使用新的x值和R [重复项]中的多项式回归预测新数据

Question

此问题已经在这里有了答案：

Using predict to find values of non-linear model（1个答案）

关闭3年前。

我需要找到适合一组数据的高次多项式，然后使用该关系来预测给定x值的y值。这是我的问题前提的简化示例。我必须创建一个回归（我们只能在这里做二阶，但是我需要一种可以处理任何阶数的多项式的技术），然后根据新的x值预测新的y值。

dfram <- data.frame('x'=c(1,2,3,4))
dfram$y <- c(1,4,9,16)

pred <- data.frame('x'=c(5,6))
# predict pred$y using n degree trend in dfram

Answer 1

这里是骨骼：

dfram <- data.frame('x'=c(1,2,3,4))
dfram$y <- c(1,4,9,16)

pred <- data.frame('x'=c(5,6))
myFit <- lm(y ~ poly(x,2), data=dfram)

predict(myFit, pred)
 1  2 
25 36

您可以使用poly（）参数更改多项式的阶数。