R 如何在不使用绘图的情况下使用X变量提取单个Y变量值
又是我 在我的一个作业中，我必须创建一个带有回归线的图，然后简单地读取该图并给出数据。 问题：“华氏80度时，风速是多少？” 只要看一看这幅图，你就可以在80华氏度时说出它的~9m/s。这就足够了，但知道你能在R中做些什么我想知道，以供将来和现在参考 如何仅使用数据帧（图片中）使用线性回归为给定的X值提取Y值 线性回归，因为值本身没有给定，但如果假设它是线性回归，则可以提取它 因此，本质上，我不想读取图中的值（图2），而是想使用一个函数，在DF中给定一个X（温度）值，然后使用线性回归打印出一个Y（风）值 我尝试了在stackoverflow上找到的其他东西，使用R 如何在不使用绘图的情况下使用X变量提取单个Y变量值,r,math,linear-regression,R,Math,Linear Regression,又是我 在我的一个作业中，我必须创建一个带有回归线的图，然后简单地读取该图并给出数据。 问题：“华氏80度时，风速是多少？” 只要看一看这幅图，你就可以在80华氏度时说出它的~9m/s。这就足够了，但知道你能在R中做些什么我想知道，以供将来和现在参考 如何仅使用数据帧（图片中）使用线性回归为给定的X值提取Y值 线性回归，因为值本身没有给定，但如果假设它是线性回归，则可以提取它 因此，本质上，我不想读取图中的值（图2），而是想使用一个函数，在DF中给定一个X（温度）值，然后使用线性回归打印出一个Y
lm(data~data, dataframe) but that didnt give me the result i desired.
您可以查找
predictpredictdatasets::airquality
lm_air <- lm(Wind ~ Temp, airquality)
predict(lm_air, data.frame(Temp = 80))
数据集：：空气质量
lm_air您可以查找predict
函数
首先进行线性回归，然后使用predict
计算预测值。请记住，在data.frame中添加X值
datasets::airquality
lm_air <- lm(Wind ~ Temp, airquality)
predict(lm_air, data.frame(Temp = 80))
数据集：：空气质量
这更像是一个数学问题，而不是一个编程问题。您必须运行线性回归模型，然后将结果提供给常规线性函数（y=kx+d）。你能包括可复制的数据吗；这更像是一个数学问题，而不是一个编程问题。您必须运行线性回归模型，然后将结果提供给常规线性函数（y=kx+d）。你能包括可复制的数据吗；抱歉，回复太晚，有没有办法只打印出x值而不将其添加到data.frame？本质上，这只是为了从表中得到一个更准确的数字，而不是将其添加到df中。我不理解你的问题。您介意重新措辞吗？不必在data.frame中添加X值，可以只打印出值吗？在我的例子中，我不想在我的数据中使用变量，它只是读取曲线图并从中获得准确的值，而不是仅仅看曲线图和猜测。我仍然感到困惑，但有两个想法，你可能是什么意思。（1） 在本例中，是obove。我们想知道当温度为80（x值）时，预期的y值（风）是多少。x值80不必是原始数据集的一部分<代码>预测
不允许您预测（lm_air，80）
。因为x值需要采用data.frame格式，而不仅仅是数字向量。因此，您需要将x值转换为data.frame格式data.frame（Temp=80）
。但是您不必将80放入原始数据集中。（2）您希望输出为单个数字，而不是以data.frame格式as.numeric（predict（lm_air，data.frame（Temp=80））
对不起，回复太晚了，有没有办法只打印出x值而不将其添加到data.frame中？本质上，这只是为了从表中得到一个更准确的数字，而不是将其添加到df中。我不理解你的问题。您介意重新措辞吗？不必在data.frame中添加X值，可以只打印出值吗？在我的例子中，我不想在我的数据中使用变量，它只是读取曲线图并从中获得准确的值，而不是仅仅看曲线图和猜测。我仍然感到困惑，但有两个想法，你可能是什么意思。（1） 在本例中，是obove。我们想知道当温度为80（x值）时，预期的y值（风）是多少。x值80不必是原始数据集的一部分<代码>预测预测（lm_air，80）data.frame（Temp=80）