私は最近 R に切り替えましたが、気に入っています。しかし、私が最も見逃していることの 1 つは、特定の変数を事前設定されたレベル (平均、90 パーセンタイルなど) で保持する予測モデル応答を生成できることです。これは、交互作用項、変換された変数などの効果を識別しようとするときに非常に便利です。
コマンドを使用して、Stata でこれを簡単に実行できますadjust。私はRでそれを行う方法を理解しようと試みましたが、Rという名前の言語（統計Rもあります）を使用して「調整」などの用語を検索することの大きな落とし穴の1つは、私ができることです調整された R 二乗でのみヒットを見つけるようです。それはイライラする以上です。
それで、本当に簡単な質問をする危険を冒して、誰もこれを行う方法を知っていますか? 私は予測マージンを調べましたが、それは少なくとも関連するタイプの方法のように思えますが、その実装には通常、何らかの方法で説明変数を標準化することが含まれます。
http://www.stata.com/support/faqs/stat/adjust.htmlは次のように述べています。
実際、調整は実際には予測のフロントエンドにすぎません
そして、予測用の新しいデータセットを作成することで機能します。
Rには、予測の仮定を変更するために使用されるpredict引数newdataがありますが、Stata ほど簡単ではないかもしれませんadjust。transform次の例を参照してください。
# create model
mtcars.lm <- lm(hp~disp*cyl,mtcars)
# default fit predictions
predict(mtcars.lm)
Mazda RX4 Mazda RX4 Wag Datsun 710 Hornet 4 Drive
128.60896 128.60896 80.25811 128.88296
Hornet Sportabout Valiant Duster 360 Merc 240D
208.48842 128.79069 208.48842 75.58796
Merc 230 Merc 280 Merc 280C Merc 450SE
76.29995 128.63021 128.63021 197.85671
Merc 450SL Merc 450SLC Cadillac Fleetwood Lincoln Continental
197.85671 197.85671 222.63037 221.11516
Chrysler Imperial Fiat 128 Honda Civic Toyota Corolla
218.58981 83.79391 84.15593 84.71104
Toyota Corona Dodge Challenger AMC Javelin Camaro Z28
78.79793 203.18519 201.41745 207.22575
Pontiac Firebird Fiat X1-9 Porsche 914-2 Lotus Europa
213.53912 83.75770 78.77380 81.81483
Ford Pantera L Ferrari Dino Maserati Bora Volvo 142E
207.35202 128.56702 201.03865 78.68933
# predict assuming all cars have 8 cylinders
predict(mtcars.lm,newdata=transform(mtcars,cyl=8))
Mazda RX4 Mazda RX4 Wag Datsun 710 Hornet 4 Drive
183.2349 183.2349 176.6690 195.6091
Hornet Sportabout Valiant Duster 360 Merc 240D
208.4884 191.4423 208.4884 181.5556
Merc 230 Merc 280 Merc 280C Merc 450SE
180.8106 184.1946 184.1946 197.8567
Merc 450SL Merc 450SLC Cadillac Fleetwood Lincoln Continental
197.8567 197.8567 222.6304 221.1152
Chrysler Imperial Fiat 128 Honda Civic Toyota Corolla
218.5898 172.9694 172.5906 172.0098
Toyota Corona Dodge Challenger AMC Javelin Camaro Z28
178.1969 203.1852 201.4174 207.2257
Pontiac Firebird Fiat X1-9 Porsche 914-2 Lotus Europa
213.5391 173.0073 178.2221 175.0402
Ford Pantera L Ferrari Dino Maserati Bora Volvo 142E
207.3520 181.3409 201.0386 178.3105
R 関連のトピックを検索するには、次のリンクが役立つ場合があります。「R」マテリアルを検索するには?
あなたが説明している種類のタスクは、rms/Hmisc パッケージ コンボにカプセル化されています。datadistFrank Harrell は著者であり、彼の他の関数 (通常の R 回帰および分析操作の拡張バージョン) がさまざまな出力テーブルを作成するときに使用するa というデータ記述オブジェクトを作成します。あなたは「Hmisc-wheel」を再発明しているように見えるので、これについて言及します。expand.gridもちろん、と のnewdata=引数を組み合わせて独自のバージョンを作成することpredictもできますが、必要ない場合もあります。R/S の世界に対する Frank の他の重要な貢献は、非常によく考えられた "Regression Modeling Strategies" テキストであり、高品質のデータ分析を実行する上での彼の仕事と他の人の仕事の多くを要約しています。
モデルの予測を行うには、predict関数を使用します。たとえば、、?predict.lmおよびを参照してくださいexample(predict.lm)。
上記の.lmビットは、S3クラスシステムの例です。この場合、それは「predictクラスのオブジェクトで関数を呼び出す」ことを意味しますlm。つまり、線形回帰の結果です。predict一般的なモデルのほとんどは、 （適切な場合は）独自のバージョンを使用して動作しますが、すべてのモデルがそれをサポートすることが保証されているわけではありません。