寻找具有多项式

从下面的代码预测区间，我试图找到预测区间（95％）时“循环”是0.5和20：寻找具有多项式

AdvRev = read.csv(url("http://www.stat.tamu.edu/~sheather/book/data_sets.php/AdRevenue.csv"), header=TRUE) 
y = AdvRev$AdRevenue 
x = AdvRev$Circulation 

xsquared=x^2 
xcubed=x^3 
#I used polynomial regression since it fits better than y~x 
m6 = lm(y~x+xsquared+xcubed, data=AdvRev) 

#Bad leverage points were removed from the model. 
m9 <- update(m6, subset=(1:70)[-c(2,5,8,20,49,60)]) 
summary(m9)

试图用下面的代码来找到最终拟合模型的间隔（m9）：

predict(m9, newdata=data.frame(x = c(0.5,20)), interval="prediction",level=0.95)

但是，它没有给出有效的答案。如果你可以纠正我的最终代码，我会非常感激。

来源

2017-02-04 Taner

这是显示了最后一行的结果： '''“newdata”了2行，但变量发现有70行显示回溯错误model.frame.default（条款，newdata，na.action = na.action，xlev = object $ xlevels）：可变长度不同（找到'xsquared'）''' – Taner

你看过'AdvRev'的内容吗？这些例子似乎没有可重现性。为了预测，模型中的所有变量必须位于新的data.frame中。你只有'x'。不是'xsquared'和'xcubed'。所以这就是为什么我们通常不用这种方式来做多项，我们使用'poly'函数。 'lm（y〜poly（x，3，raw = TRUE），data = AdvRev）' – MrFlick

这给了我答案@MrFlick非常感谢。 – Taner

因此，感谢@MrFlick，我们了解到我们应该在创建多项式线性回归模型时使用多项式函数。

来源

2017-02-04 20:29:08 Taner

寻找具有多项式

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