2024年4月6日发(作者：ps安装包怎么安装到电脑上)
r语言中predict的用法
在R语言中，`predict`函数主要用于对线性模型进行预测。其基本用法如下：
```r
predict(object, newdata, = FALSE, scale = NULL, df = Inf, interval =
c("none", "confidence", "prediction"), level = , type = c("response",
"terms"), terms = NULL, = , = /weights, weights = 1, ...)
```
参数说明如下：
`object`：这是一个继承自“lm”类的对象，表示线性模型。
`newdata`：一个可选的数据框，用于在其中寻找用于预测的变量。如果省
略，将使用拟合值。
``：一个开关，指示是否需要标准误差。
`scale`：用于计算标准误差的尺度参数。
`df`：用于计算尺度参数的自由度。
`interval`：区间计算的种类，可以是“none”、“confidence”或
“prediction”。如果为“prediction”，则返回在默认置信水平为95%下
的置信区间（lwr为区间左端，upr为区间右端）；如果为“confidence”，
则返回预测值的预测范围区间。
`level`：置信水平。
`type`：预测的类型，可以是“response”或“terms”。
`terms`：可选项，用于指定模型中要预测的项。
``：指定处理缺失值的方法。
``：预测变量的方差。
`weights`：权重，默认为1。
使用`predict`函数时，需要先建立一个线性模型对象，然后使用该对象作为
`predict`函数的第一个参数，来进行预测。例如：
```r
创建线性模型对象
model <- lm(y ~ x, data = data)
进行预测
predictions <- predict(model, newdata = data_to_predict)
```
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