r - R predict() 没有产生正确数量的预测

Question

从以下值创建多项式线性模型：

y <- c(0.040, 0.073, 0.87)
x <- c(10.0, 15.0, 20.0)

poly.lm <- lm(y~poly(x,2))

predict()当我尝试从生成的 x 序列中预测多个值时，我似乎无法从函数中获得正确数量的预测。事实上，我得到的似乎只是我会得到的默认输出predict(poly.lm)：

new <- seq(0,19,1.0)
predict(poly.lm, x=new)

y给定 20 个x值的序列，我不应该得到 20 个预测吗？

Answer 1

如果您希望预测原始lm调用中未包含的新 x 值的 y 值，则需要提供 data.frame 参数newdata。此外，data.frame 的列名需要与模型中使用的变量名相匹配。?predict没有解释这一点，但在?predict.lm.

y <- c(0.040, 0.073, 0.87)
x <- c(10.0, 15.0, 20.0)
poly.lm <- lm(y ~ poly(x, 2))

# As DWin noted, predict() will compute fitted y-values using an lm object alone:
all.equal(predict(poly.lm), poly.lm$fitted)
# [1] TRUE

# To predict y for new x-values, make a data.frame: 
new.x <- seq(0, 20, 1.0)
new.df <- data.frame(x=new.x)
new.y <- predict(poly.lm, newdata=new.df)


# Unsolicited visualization.
par(mfrow=c(1, 2))
plot(x, y, pch=16, cex=1.6, xlim=c(0, 20), ylim=c(0, 3))
plot(new.x, new.y, col="skyblue", pch=16, cex=1.6, xlim=c(0, 20), ylim=c(0, 3))
points(x, y, cex=1.6)