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我是 R 的新手，来自 Stata 世界。我刚刚运行了一个线性模型（大约有 100 个变量，每个变量有 500 个左右的数据点），如下所示：

RegModel.3 <- lm(ordercount~timecount2+timecount4 .... expeditedrop, data=Dataset)

现在我想stdf为每个拟合值找到预测的标准误差，就像 stata 中的函数一样。

我试过以下代码：

predict(RegModel.3$fitted.values, new, se.fit=TRUE)

但我收到以下错误：

Error in UseMethod("predict") : no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('double', 'numeric')"

我究竟做错了什么？此外，我如何以类似于我编写系数的方式使用 write.csv 命令导出输出：

write.csv(RegModel.3$coefficients, file='results.csv')

谢谢！

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一个可重复的例子取自?lm：

ctl <- c(4.17,5.58,5.18,6.11,4.50,4.61,5.17,4.53,5.33,5.14)
trt <- c(4.81,4.17,4.41,3.59,5.87,3.83,6.03,4.89,4.32,4.69)
group <- gl(2,10,20, labels=c("Ctl","Trt"))
weight <- c(ctl, trt)
lm.D9 <- lm(weight ~ group)


pp <- predict(lm.D9, interval="prediction",se.fit=TRUE)

（参见?predict.lm参考）和

write.csv(cbind(pp$fit,stderr=pp$se.fit),file="predintervals.csv")

应该这样做。（在这种情况下，标准误差都是相同的，因为只有一个分类预测变量而没有连续预测变量......）

PS：只要有可能，最好使用标准访问器，例如coef()提取系数或fitted()提取拟合值，而不是使用$. 尝试methods(class="lm")查看可用的访问器。

编辑：一般方法仍然适用于一个大问题的说明：

set.seed(101)
X <- matrix(runif(101*500),nrow=500)
prednames <- paste0("predictor",1:100)
X2 <- setNames(as.data.frame(X),
               c("response",prednames))
form <- reformulate(paste(prednames,collapse="+"),response="response")
fit1 <- lm(form,data=X2)
pp <- predict(fit1,interval="predict",se.fit=TRUE)
于 2012-12-07T00:36:25.170 回答