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我正在尝试从线性回归模型中绘制预测值。如何将使用我的数据列之一作为因素的预测值插入数据框中？我的数据框如下所示：

     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

我已经根据我的 lm 预测了每个等级的分数（有 3 个），我想将它们插入到数据框中，以便我可以根据年龄绘制预测分数。预测分数为：

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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你可以这样做：

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

（假设您的数据框被称为d）。

于 2013-03-07T03:56:20.323 回答
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另一种方法：

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)

如果您有一组数据（即这些系数基于您要预测的相同数据）

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