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線形回帰モデルから予測値をプロットしようとしています。データ列の 1 つを因子として使用する予測値をデータフレームに挿入するにはどうすればよいですか? 私のデータフレームは次のようになります。

     score age rank 
  1  3.03  65    1         
  2  4.31  47    1       
  3  5.09  49    1       
  4  3.71  41    1        
  5  5.29  40    1         
  6  2.70  61    1

lm に基づいて各ランク (3 つある) のスコアを予測しました。これらをデータ フレームに挿入して、予測スコアを年齢に対してプロットできるようにします。予想されるスコアは次のとおりです。

Rank 1 predicted tolerance score: (8.2+0)+(-.085+0)= 8.2 - .085 age
Rank 2 predicted tolerance score: (8.2-4.0)+(-.085+.103)=4.2 +.018 age
Rank 3 predicted tolerance score: (8.2-2.78)+(-.085+.07)=5.42 - .015 age
  Thank you!
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次のようにできます。

coefs = c(.085, .018, .015)
intercepts = c(8.2, 4.2, 5.42)
d$predicted = intercepts[d$rank] + coefs[d$rank] * d$age

（データフレームが と呼ばれると仮定しますd）。

于 2013-03-07T03:56:20.323 に答える
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それを行う別の方法：

parms <- data.frame(rank=1:3,int=c(8.2,4.2,5.42),slope=c(-0.85,0.017,-0.015))
mydata <- merge(mydata,parms)
mydata <- transform(mydata,predval=int+age*slope)

1 セットのデータがある場合 (つまり、これらの係数は、予測したいデータと同じデータに基づいています)

lmfit <- lm(score~age*rank,data=mydata)
mydata$pred <- predict(lmfit)
于 2013-03-07T03:56:51.277 に答える