预测R中的lm函数（多元线性回归）

我用函数lm在R中做了一个多元线性回归，我想用它来预测几个值。所以我尝试使用函数

predict（）

。 这是我的密码：

new=data.frame(t=c(10, 20, 30))
v=1/t
LinReg<-lm(p ~ log(t) + v)
Pred=predict(LinReg, new, interval="confidence")

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谁能帮帮我吗！提前感谢。

问题在于，当您适合您的模型时，您将

v

定义为一个新的、不同于

t

的变量。R不记得变量是如何创建的，因此它不知道在拟合模型时，

v

是

t

的函数。因此，当您去预测值时，它使用

v

的现有值，该值的长度将不同于您指定的

t

的新值

相反，你想要健康

new <- data.frame(t=c(10, 20, 30))
LinReg <- lm(p ~ log(t) + I(1/t))
Pred <- predict(LinReg, new, interval="confidence")

新建
new <- data.frame(t=c(10, 20, 30))
LinReg <- lm(p ~ log(t) + I(1/t))
Pred <- predict(LinReg, new, interval="confidence")