预测学生'的回归模型；R中的s级

求你了，我需要你的帮助

我有2017年的数据，包括以下变量：

年龄：数字

性别：性别值M=男性，F=女性，X=不确定/中间性/未指定

邮政编码：数字代码

住宅邮政编码：1=主要城市，2=内部地区，3=外部地区，4=偏远地区，5=非常偏远地区 社会经济：*0-99，其中0表示社会经济低，99表示高*

学校代码：数字代码

第一代父母的教育程度：数字

第二家长的教育程度：数字

等级：数值介于0和100之间

我想对2017年的数据进行培训，以预测学生2018年的成绩（例如，如果我们有一名学生得了80分，2018年我们有一名学生具有相同的变量或非常相似的变量，那么预测的成绩应该接近80分）

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谢谢你，维塔利奥斯！我已经使用了你的脚本，我得到了结果！ 以下是我使用的脚本和数据：

data<-read.csv("Olddata.csv")
newdata<-read.csv("Newdata.csv")

model <- lm(Age~., data=data)
nextYear <- data
nextYear$Age <- nextYear$Age + 1
results <- predict(model, newdata=nextYear, type='response')

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data你要找的是一个线性回归模型。
在R中，它是通过
lm（）
调用的。你可以读更多。
您需要拟合预测成绩的模型，然后在年龄增加1的数据上运行该模型，因为据推测，这是明年唯一会发生变化的属性

假设您的数据位于一个名为data的数据框中，它将如下所示：

model <- lm(Age~., data=data)

nextYear <- data
nextYear$Age <- nextYear$Age + 1
results <- predict(model, newdata=nextYear, type='response')

model如果没有数据或代码，甚至不知道您是如何做到这一点的，我们无法“紧急”帮助您谢谢您卡米尔！数据有8个变量，不知道如何进行预测，也不知道为什么会有逻辑性？OP试图预测一个数字等级，至少从你、维塔利奥斯和卡米尔的描述中可以看出！维塔利奥斯，你能更新剧本吗？非常感谢维塔利奥斯！我修改了这个问题，重复了你的回答。你能看一看并让我知道吗？完成了，结果是：输出结果是：1 2 3 4 20.09547 20.48317 19.82224 20.55038，但实际上，我想要的输出是100分中每个学生的实际分数@user10672282很高兴它为您工作！请把我的答案也投上一票：）