R語言中預測學生成績的回歸模型

Question

拜托我需要你的幫忙！

我有 2017 年的數據，其中包含以下變量：

年齡：數字

性別：性別值 M=男性，F=女性，X=不確定/雙性人/未指定

郵政編碼：數字代碼

住宅郵政編碼： 1 = 主要城市，2 = 內部區域，3 = 外部區域，4 = 偏遠和 5 = 非常偏遠的社會經濟：*0-99，其中 0 為低社會經濟，99 為高 *

學校代碼：數字代碼

第一父母的教育程度：數字

第二位家長的教育程度：數字

等級： 0 到 100 之間的數字

我想對 2017 年的數據進行訓練，以預測 2018 年學生的成績（例如，如果我們有一個學生的成績為 80，而在 2018 年我們有一個具有相同變量或非常相似的學生，因此預測成績應該接近 80）

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謝謝，生機勃勃！ 我已經使用了你的腳本，我得到了結果！ 這是我使用的腳本和數據：

data<-read.csv("Olddata.csv")
newdata<-read.csv("Newdata.csv")

model <- lm(Age~., data=data)
nextYear <- data
nextYear$Age <- nextYear$Age + 1
results <- predict(model, newdata=nextYear, type='response')

假設我們只有以下變量：

年齡 性別 郵政編碼 等級 20 F 3191 89.6 20 M 3930 99 20 F 3126 99.2 21 M 3910 94.65

並且新數據可以是具有相同數量變量的任何東西。

輸出類似於：1 2 3 4
20.09547 20.48317 19.82224 20.55038

但實際上，我想要的輸出是每個學生的實際成績（滿分 100）！

Answer 1

您正在尋找的是線性回歸模型。 在 R 中，它是用lm()調用的。 您可以在此處閱讀更多內容。 您可能想要擬合一個預測成績的模型，然后在數據上運行模型，年齡加 1，因為據推測，這是明年將發生變化的唯一屬性。

假設您的數據位於名為 data 的數據框中，它看起來像這樣：

model <- lm(Age~., data=data)

nextYear <- data
nextYear$Age <- nextYear$Age + 1
results <- predict(model, newdata=nextYear, type='response')

確保所有非數字列都是因子。