R &引用';新数据&x27;有20行,但发现的变量有90行; hw4请求帮助时,您应该包括一个简单的示例输入和所需输出,用于测试和验证可能的解决方案。但是需要注意的是,您在newdata=中使用的名称必须与您在lm公式中使用的变量名称完全匹配。非常感
&引用';新数据&x27;有20行,但发现的变量有90行;R &引用';新数据&x27;有20行,但发现的变量有90行; hw4请求帮助时,您应该包括一个简单的示例输入和所需输出,用于测试和验证可能的解决方案。但是需要注意的是,您在newdata=中使用的名称必须与您在lm公式中使用的变量名称完全匹配。非常感,r,statistics-bootstrap,R,Statistics Bootstrap,&引用';新数据&x27;有20行,但发现的变量有90行; hw4请求帮助时,您应该包括一个简单的示例输入和所需输出,用于测试和验证可能的解决方案。但是需要注意的是,您在newdata=中使用的名称必须与您在lm公式中使用的变量名称完全匹配。非常感谢,我知道发生了什么。我的代码的最后一行应该更改为predict(slr\u classic,newdata=data.frame(x\u boot=x\u new),interval=“confidence”) hw4<-read.cs
hw4请求帮助时,您应该包括一个简单的示例输入和所需输出,用于测试和验证可能的解决方案。但是需要注意的是,您在newdata=
中使用的名称必须与您在lm
公式中使用的变量名称完全匹配。非常感谢,我知道发生了什么。我的代码的最后一行应该更改为predict(slr\u classic,newdata=data.frame(x\u boot=x\u new),interval=“confidence”)
hw4<-read.csv("***")
x<-hw4[,1] #length of x is n=100
y<-hw4[,2]
n<-100
x_new<-seq_len(20)
index<-sample(x,n,replace=T)
x_boot<-x[index]
y_boot<-y[index]
slr_classic<-lm(y_boot~x_boot)
classic_interval<-predict(slr_classic,newdata=data.frame(x=x_new),interval="confidence")