R 用拟合模型从Y值预测X值

我需要使用拟合模型预测新

y

值的相应

x

值

通过使用

predict

函数，从新的

x

值预测

y

值的通常情况很简单，但我不知道如何做相反的操作

对于具有多个

x

解决方案的情况，我希望获得

x

值范围内的所有解决方案，即

1-10

。并且新的

y

将始终在用于拟合模型的

y

值范围内

请参见下面的示例代码，我需要在其中查找新的x值（

new\uX

）

编辑1：反向拟合

拟合反向关系不会得到相同的模型，因为我们得到不同的模型/拟合线

rev_fit = lm(x ~ poly(y, 3, raw=T))

plot(x, y)
lines(sort(x), predict(fit)[order(x)], col='red') 
lines(predict(rev_fit)[order(y)], sort(y), col='blue', lty=2) 

如中所述，您应该能够使用

appro（）

执行任务。例如，像这样：

xval <- approx(x = fit$fitted.values, y = x, xout = 30)$y

points(xval, 30, col = "blue", lwd = 5)

---

xval只是为了添加，
样条曲线
函数也可用于非线性插值，作为线性函数

近似函数的替代。关于您对缺乏对称性的评论，您可以使用pca创建对称的直线（即，您没有一维值，您知道othet）。您还可以使用两个单独的回归（缺少对称性的原因是回归到平均值）。好奇这里是否还有其他想法/方法。参见此处：也可以在wiki上阅读有关回归稀释的内容：

rev_fit = lm(x ~ poly(y, 3, raw=T))

plot(x, y)
lines(sort(x), predict(fit)[order(x)], col='red') 
lines(predict(rev_fit)[order(y)], sort(y), col='blue', lty=2) 

xval <- approx(x = fit$fitted.values, y = x, xout = 30)$y

points(xval, 30, col = "blue", lwd = 5)