如何使R poly（）计算（或“预测”）多元新数据（正交或原始）？_R_Regression_Polynomials_Orthogonal

如何使R poly（）计算（或“预测”）多元新数据（正交或原始）？

如何使R poly（）计算（或“预测”）多元新数据（正交或原始）？,r,regression,polynomials,orthogonal,R,Regression,Polynomials,Orthogonal,使用R中的poly函数，如何计算多元多项式？ > poly(cbind(x1=c(2.03, 2.03),x2=c(2.13, 2.13)),degree=2) Error in poly(dots[[1L]], degree, raw = raw) : 'degree' must be less than number of unique points 这篇文章共有4个问题，下面突出显示我试图计算poly（）-output对象（正交多项式或原始多项式）的输出。这将使我能够使用

使用R中的
poly
函数，如何计算多元多项式？

> poly(cbind(x1=c(2.03, 2.03),x2=c(2.13, 2.13)),degree=2)
Error in poly(dots[[1L]], degree, raw = raw) : 
  'degree' must be less than number of unique points

这篇文章共有4个问题，下面突出显示
我试图计算
```
poly（）
```
-output对象（正交多项式或原始多项式）的输出。这将使我能够使用多项式生成一行类似于我的模型矩阵的行，我可以使用它来评估结果（即，我试图通过
```
poly（）
```
调用推送多元测试数据值，以便可以类似于我的回归方法矩阵的行进行评估）
我的背景：我对R、R的
```
poly（）
```
和R的回归例程比较陌生
我已经尝试了几种方法，并希望每种方法都能提供帮助：

（A）：直接接近
预测

此方法失败，显然是由于某些意外的输入类。我知道这些特定的x1和x2值是共线的，对于一般拟合来说并不理想（我只是想让

预测机器运行）。predict
的使用受SO post的启发（Q1）是否可以直接调用predict
方法来计算该多项式？
> x1 = seq(1,  10,  by=0.2)
> x2 = seq(1.1,10.1,by=0.2)
> t = poly(cbind(x1,x2),degree=2,raw=T)
> predict(t,newdata=data.frame(x1=2.03,x2=2.03))
Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('matrix', 'double', 'numeric')"

> poly(cbind(x1=c(2.03),x2=c(2.13)),degree=2,raw=T)
Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = apply(z, 1L, function(x) paste(x,  : 
  attempt to set 'colnames' on an object with less than two dimensions

> poly(cbind(x1=c(2.03,2.03),x2=c(2.13,2.13)),degree=3,raw=T)
      1.0    2.0      3.0  0.1    1.1      2.1    0.2      1.2      0.3
[1,] 2.03 4.1209 8.365427 2.13 4.3239 8.777517 4.5369 9.209907 9.663597
[2,] 2.03 4.1209 8.365427 2.13 4.3239 8.777517 4.5369 9.209907 9.663597
attr(,"degree")
[1] 1 2 3 1 2 3 2 3 3

> t = poly(cbind(x1),degree=2)   # univariate orthog poly --> WORKS
> attributes(t)$coefs
$alpha
[1] 5.5 5.5

$norm2
[1]    1.000   46.000  324.300 1826.458


> t = poly(cbind(x1,x2),degree=2)  # multivariate orthog poly --> DOES NOT WORK
> attributes(t)$coefs
NULL


（B）直接求值仅适用于原始多项式（非正交）
由于（A），我尝试了一种直接调用poly（）的变通方法。对于原始多项式，我可以让它工作，但我必须为每个变量重复数据。以下显示了（1）单数据点故障，（2）重复该值成功（第2个问题）有没有办法避免重复第2个清单中的数据，使原始poly（）
正确计算？
> x1 = seq(1,  10,  by=0.2)
> x2 = seq(1.1,10.1,by=0.2)
> t = poly(cbind(x1,x2),degree=2,raw=T)
> predict(t,newdata=data.frame(x1=2.03,x2=2.03))
Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('matrix', 'double', 'numeric')"

> poly(cbind(x1=c(2.03),x2=c(2.13)),degree=2,raw=T)
Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = apply(z, 1L, function(x) paste(x,  : 
  attempt to set 'colnames' on an object with less than two dimensions

> poly(cbind(x1=c(2.03,2.03),x2=c(2.13,2.13)),degree=3,raw=T)
      1.0    2.0      3.0  0.1    1.1      2.1    0.2      1.2      0.3
[1,] 2.03 4.1209 8.365427 2.13 4.3239 8.777517 4.5369 9.209907 9.663597
[2,] 2.03 4.1209 8.365427 2.13 4.3239 8.777517 4.5369 9.209907 9.663597
attr(,"degree")
[1] 1 2 3 1 2 3 2 3 3

> t = poly(cbind(x1),degree=2)   # univariate orthog poly --> WORKS
> attributes(t)$coefs
$alpha
[1] 5.5 5.5

$norm2
[1]    1.000   46.000  324.300 1826.458


> t = poly(cbind(x1,x2),degree=2)  # multivariate orthog poly --> DOES NOT WORK
> attributes(t)$coefs
NULL


（C）无法从多元正交多项式中提取α和范数系数
最后，我知道有一个coefs
输入变量用于predict.poly
。我知道coefs
是正交多项式拟合输出的alpha值和范数值。然而，我只能从一元多项式拟合中提取这些。。。当我拟合多元正交（或原始）时，poly
的返回值没有coefs（Q4）对于适合多元数据的正交多项式，是否可以从调用poly（）
中提取alpha
和norm
系数？
> x1 = seq(1,  10,  by=0.2)
> x2 = seq(1.1,10.1,by=0.2)
> t = poly(cbind(x1,x2),degree=2,raw=T)
> predict(t,newdata=data.frame(x1=2.03,x2=2.03))
Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('matrix', 'double', 'numeric')"

> poly(cbind(x1=c(2.03),x2=c(2.13)),degree=2,raw=T)
Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = apply(z, 1L, function(x) paste(x,  : 
  attempt to set 'colnames' on an object with less than two dimensions

> poly(cbind(x1=c(2.03,2.03),x2=c(2.13,2.13)),degree=3,raw=T)
      1.0    2.0      3.0  0.1    1.1      2.1    0.2      1.2      0.3
[1,] 2.03 4.1209 8.365427 2.13 4.3239 8.777517 4.5369 9.209907 9.663597
[2,] 2.03 4.1209 8.365427 2.13 4.3239 8.777517 4.5369 9.209907 9.663597
attr(,"degree")
[1] 1 2 3 1 2 3 2 3 3

> t = poly(cbind(x1),degree=2)   # univariate orthog poly --> WORKS
> attributes(t)$coefs
$alpha
[1] 5.5 5.5

$norm2
[1]    1.000   46.000  324.300 1826.458


> t = poly(cbind(x1,x2),degree=2)  # multivariate orthog poly --> DOES NOT WORK
> attributes(t)$coefs
NULL

如果我能澄清，请告诉我。非常感谢您提供的任何帮助。
记录在案，这似乎已被修复
> x1 = seq(1,  10,  by=0.2)
> x2 = seq(1.1,10.1,by=0.2)
> t = poly(cbind(x1,x2),degree=2,raw=T)
> 
> class(t) # has a class now
[1] "poly"   "matrix"
> 
> # does not throw error
> predict(t, newdata = cbind(x1,x2)[1:2, ])                                                     
     1.0  2.0 0.1  1.1  0.2
[1,] 1.0 1.00 1.1 1.10 1.21
[2,] 1.2 1.44 1.3 1.56 1.69
attr(,"degree")
[1] 1 2 1 2 2
attr(,"class")
[1] "poly"   "matrix"
> 
> # and gives the same
> t[1:2, ]
     1.0  2.0 0.1  1.1  0.2
[1,] 1.0 1.00 1.1 1.10 1.21
[2,] 1.2 1.44 1.3 1.56 1.69
> 
> sessionInfo()
R version 3.4.1 (2017-06-30)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)

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