新手，无法找出可以在multi（2）变量方案中准确预测的公式。我在做什么错了？
数据集具有2个独立变量vdd和阶段，并且正在尝试找出适合所得因变量竞速比的公式。趋势是竞速比应随着级数的增加而减小，并随着vdd的减小而减小。我有vdd = 0.5、0.7、0.7、1.1的数据，我想预测vdd = 0.8。我尝试了raceratio〜（vdd *阶段）。我期望对应的vdd = 0.8的raceratio小于vdd = 0.7。但是为什么我会看到比vdd = 0.7更大的数字。
Data in text format (fs_m40_8p25t_norc_x1n_l_c8_nominal_stages2.txt) :
vdd stages raceratio
0.5 1 3.13503
0.5 2 2.71779
0.5 4 2.27628
0.5 6 1.96005
0.6 1 1.81806
0.6 2 1.724
0.6 4 1.57729
0.6 6 1.43603
0.7 1 1.5192
0.7 2 1.42752
0.7 4 1.34928
0.7 6 1.28127
1.1 1 1.28882
1.1 2 1.21908
1.1 4 1.16605
1.1 6 1.13092
R代码：
input_data<-read.table("fs_m40_8p25t_norc_x1n_l_c8_nominal_stages2.txt", sep="\t", header=T)
z_final <- lm(raceratio ~ (vdd * stages), data=input_data)
newdata = data.frame(vdd=0.8, stages=1)
predict (z_final, newdata)
newdata = data.frame(vdd=0.8, stages=2)
predict (z_final, newdata)
newdata = data.frame(vdd=0.8, stages=4)
predict (z_final, newdata)
newdata = data.frame(vdd=0.8, stages=6)
predict (z_final, newdata)
plot(input_data$vdd, input_data$raceratio)
lines(input_data$vdd, fitted(z_final), col="blue")