predict20x(s20x)
predict20x()所属R语言包:s20x
Model Predictions for a Linear Model
线性模型的模型预测
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Uses the main output and some error messages from R function "predict" but gives you more output. (Error messages are not reliable when used in Splus.)
使用主输出和R函数的一些错误消息“预测”,但给你更多的产出。 (错误消息是不可靠的,使用时,在S-PLUS)。
Note: The data frame, newdata, must have the same column order and data types (e.g. numeric or factor) as those used in fitting the model.
注:数据框,newdata,必须具有相同的列顺序和数据类型(如数字或因子)作为拟合模型中所使用的。
用法----------Usage----------
predict20x(object, newdata, cilevel = 0.95, digit = 3, print.out = TRUE,
...)
参数----------Arguments----------
参数:object
an lm object, i.e. the output from "lm()".
LM对象,即输出“LM()”。
参数:newdata
prediction data frame.
预测数据框。
参数:cilevel
confidence level of the interval.
该间隔的置信水平。
参数:digit
decimal numbers after the point.
后点的十进制数。
参数:print.out
if T, print out the prediction matrix.
如果T,打印出的预测矩阵。
参数:...
optional arguments that are passed to the generic "predict"
可选参数传递给通用的“预测”
值----------Value----------
参数:frame
vector or matrix including predicted values, confidence intervals and predicted intervals.
向量或矩阵,包括预测值的置信区间和预测的时间间隔。
参数:fit
prediction values.
预测值。
参数:se.fit
standard error of predictions.
预测的标准误差。
参数:residual.scale
residual standard deviations.
剩余标准偏差。
参数:df
degrees of freedom for residual.
剩余的自由度。
参数:cilevel
confidence level of the interval.
该间隔的置信水平。
参见----------See Also----------
"predict", "predict.lm", "as.data.frame".
“预测”,“predict.lm”中,“as.data.frame”。
实例----------Examples----------
# Zoo data[动物园数据]
data(zoo.df)
attach(zoo.df)
day.type<-factor(day.type)
fit1<-lm(log(attendance) ~ time + sun.yesterday + nice.day + day.type + tv.ads)
pred.zoo<-data.frame(8,10.8,0,factor(3),1.181)
predict20x(fit1,pred.zoo)
detach(zoo.df)
# Peruvian Indians data[秘鲁印第安人数据]
data(peru.df)
attach(peru.df)
fit2<-lm(BP ~ age + years + I(years^2) + weight + height)
pred.peru<-data.frame(21,2,2^2,71,1629)
predict20x(fit2,pred.peru)
detach(peru.df)
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注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
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