我试图从线性回归模型中绘制预测值。如何将使用我的一个数据列作为因子的预测值插入到数据框中?我的数据框如下所示:
score age rank
1 3.03 65 1
2 4.31 47 1
3 5.09 49 1
4 3.71 41 1
5 5.29 40 1
6 2.70 61 1
我根据我的lm预测了每个等级(有3个)的分数,我想将这些分数插入到数据框中,以便我可以根据年龄绘制预测分数。预测得分为:
Rank 1 predicted tolerance score: (8.2+0)+(-.085+0)= 8.2 - .085 age
Rank 2 predicted tolerance score: (8.2-4.0)+(-.085+.103)=4.2 +.018 age
Rank 3 predicted tolerance score: (8.2-2.78)+(-.085+.07)=5.42 - .015 age
Thank you!
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你可以这样做:
coefs = c(.085, .018, .015)
intercepts = c(8.2, 4.2, 5.42)
d$predicted = intercepts[d$rank] + coefs[d$rank] * d$age
(假设您的数据框称为d
)。
答案 1 :(得分:0)
另一种方法:
parms <- data.frame(rank=1:3,int=c(8.2,4.2,5.42),slope=c(-0.85,0.017,-0.015))
mydata <- merge(mydata,parms)
mydata <- transform(mydata,predval=int+age*slope)
如果您有一组数据(即这些系数基于您要预测的相同数据)
lmfit <- lm(score~age*rank,data=mydata)
mydata$pred <- predict(lmfit)