私は単純な自然なスプライン (df = 3) モデルを適合させており、いくつかの標本外観測を予測しようとしています。関数 を使用して、predict()サンプル内観測の適合値を取得できますが、新しい観測の予測値を取得できませんでした。
これが私のコードです：
library(splines)
set.seed(12345)
x <- seq(0, 2, by = 0.01)
y <- rnorm(length(x)) + 2*sin(2*pi*(x-1/4))
# My n.s fit:
fit.temp <- lm(y ~ ns(x, knots = seq(0.01, 2, by = 0.1)))
# Getting fitted values:
fit.temp.values <- predict(fit.temp,interval="prediction", level = 1 - 0.05)
# Plotting the data, the fit, and the 95% CI:
plot(x, y, ylim = c(-6, +6))
lines(x, fit.temp.values[,1], col = "darkred")
lines(x, fit.temp.values[,2], col = "darkblue", lty = 2)
lines(x, fit.temp.values[,3], col = "darkblue", lty = 2)
# Consider the points for which we want to get the predicted values:
x.new <- c(0.275, 0.375, 0.475, 0.575, 1.345)
x.new の予測値を取得するにはどうすればよいですか?
ご協力ありがとうございました。
ps SOで関連するすべての質問を検索しましたが、答えが見つかりませんでした。