我正在尝试使用R中的lm函数来预测宽接收器码。我有几个（x）变量并且我试图预测'Yrds2015'或y。我的数据框包含200个观察值和几个x变量，其中只有8个我试图适应模型。我正在使用火车组，包括所有实际的y值和没有的火车组。
当我运行以下脚本时，我得到了所需的结果：
>model4 <- lm(formula = train$Yrds2015 ~ TeamThrowAttempts2015*Targets2015*AvGainPerTarget2015*Yrds2014*CBSSportsProjection2015, test)
e.g。我得到了前几个接收器的以下预测输出
> predict(model4)
1857.51957 1723.83751 1609.94607 1410.12675 1399.85167 1429.80400 1408.10068 1189.68197 1105.72274
但是，当我再添加两个x变量（两个整数）时，以下脚本将返回列车数据集中的实际y值，而不是预期的预测值。
>model7 <- lm(formula = train$Yrds2015 ~ TeamThrowAttempts2015*Targets2015*AvGainPerTarget2015*Yrds2014*ESPNProjectedYrds2015*ffTodayProjection2015*CBSSportsProjection2015, test)
e.g。
> predict(model7)
1871 1834 1521 1502 1450 1400 1304 1297 1215 1214 1206
有人可以解释一下这个问题吗？我非常感激。所有后续模型都有同样的问题，尽管我最初认为这是因为我添加了x变量作为因素。
由于