在 R 中使用多元回归时如何仅返回单个预测值答案

【问题标题】：How to only return a single predicted value when using multiple regression in R在 R 中使用多元回归时如何仅返回单个预测值
【发布时间】：2020-05-13 19:37:19
【问题描述】：

我遇到了一个问题，在尝试预测 R 中的单个结果时，我得到了数百个结果。任何关于如何解决这个问题的建议都会非常有帮助。

logwage <- log(wage_data$wage, 10)

mlogwage <- lm(logwage ~ occupation + education + experience + age + south,
               data = wage_data)

newlogdata <- data.frame(occupation= "Sales", 
                         education = 16, 
                         experience = 10,
                         age = 45, 
                         south = "Yes", 
                         data = logwage)

predict(mlogwage,
        data = newlogdata, 
        interval = "confidence")

【问题讨论】：

在创建newlogdata 时指定data=logwage。只需删除该部分。
我删除了 data=logwage 仍然遇到同样的问题，还有其他建议吗？
您可能需要输入occupation 和south 作为因子变量，而不是字符串变量。

标签： r linear-regression prediction

【解决方案1】：

没有可重现的示例，很难重现错误。因此，这里有一个示例说明如何使用 mtcars 数据集预测单个观察值。

# build a multiple regression model 
aModel <- lm(mpg ~ am + disp + wt,data = mtcars)

# create data frame containing indepdendent variables for 
# a single observation 
aCar <- data.frame(am = 1,disp = 288,wt = 3.21)

predict(aModel,aCar,interval = "confidence")

...和输出：

> predict(aModel,aCar,interval = "confidence")
       fit      lwr      upr
1 19.20009 16.88843 21.51175
>

【讨论】：