用plm函数预测R

我想知道是否有可能从R中的plm包中使用plm函数预测新的预测变量数据集。我已使用以下方法创建模型对象：

model <- plm(formula, data, index, model = 'pooling')

model我编写了一个函数（
predict.out.plm
），在使用
plm
估计最初的差异或固定效应模型后，进行样本外预测

该功能发布在此处：

您需要什么帮助？这似乎是一个统计问题，而不是编码问题。。。“通过手动删除列，我可以更容易地看到错误”这句话是什么意思？请参阅我选中的
？pmodel.response
中的
？pmodel.response
，但对于我的模型输出对象的类，即“plm”和“panelmodel”，使用包含预测功能的数据帧作为参数“data”的参数，将返回训练模型所依据的数据集的原始预测值。如果要从集合模型进行预测，只需通过
lm（）
对模型进行估计，然后使用
predict.lm（）
和参数
newdata
。
col_idx <- c(...)
df <- cbind(rep(1, nrow(df)), df[(1:ncol(df))[-col_idx]])
fitted_values <- as.matrix(df) %*% as.matrix(model_object$coefficients)