R中预测函数公式的显式形式是什么

我适合我的数据框，g

`     Day  V`       
1      13  211.45
2      15  274.40
3      18  381.15
4      21  499.80
5      26  614.65
6      29  723.75
7      33  931.70
8      36  996.35
9      40 1037.40
10     43 1277.75

通过使用以下步骤

fit <- glm(V ~ Day, data = g, family = gaussian(link = "log"))
pred <- predict(fit, type = "response")

# get Intercept from glm
intercept<-fit$coefficients[[1]]

# Get Slope from glm
slope<-fit$coefficients[[2]]

在哪里

 Vo is the intercept 
 m is the slope the fit

然后，特定V=800.0的日期可通过以下公式计算：

 t(V) = log(V/intercept)/slope

我不知道predict函数使用什么公式来计算基于拟合的预测值。我试着做下面的事情

new<-data.frame(V=c(800.00))
p<-predict(fit,newdata=new, type=response")

这是因为，这个函数的目的是从新的一天开始计算V，而不是相反

---

但是我如何使用R来实现这一点呢

我认为OP只是需要一点理论上的修正，而不是使用uniroot。OP，链接转换了方程的整个右侧，因此，虽然可以简化为

V=Vo*exp（m*t）

，但R拟合的方程是

V=exp（coef[1]+coef[2]*Day）

。所以

Vo=exp（coef[1]）

。谢谢李哲源. 我想我有办法了，格雷戈。您的解决方案不完整。它没有结束。请你把它做完好吗？谢谢，谢谢李哲源. 这就是我用的。Gregor，为了找出时间，V变成2xVo（V倍增时间，VDT），我用V=Vo*exp（m*t）公式来拟合。那么VDT是t（V=2Vo）=log（2）/m。但在这种情况下，公式是V=exp（a+m*t）。在这种情况下，如何计算VDT？

new<-data.frame(V=c(800.00))
p<-predict(fit,newdata=new, type=response")

Error in eval(predvars, data, env) : object 'Day' not found