6
> age <- c(23,19,25,10,9,12,11,8)
> steroid <- c(27.1,22.1,21.9,10.7,7.4,18.8,14.7,5.7)
> sample <- data.frame(age,steroid)
> fit2 <- lm(sample$steroid~poly(sample$age,2,raw=TRUE))
> fit2
Call:
lm(formula = sample$steroid ~ poly(sample$age, 2, raw = TRUE))
Coefficients:
(Intercept) -27.7225
poly(sample$age, 2, raw = TRUE)1 5.1819
poly(sample$age, 2, raw = TRUE)2 -0.1265
> (newdata=data.frame(age=15))
age
1 15
> predict(fit2,newdata,interval="predict")
fit lwr upr
1 24.558395 17.841337 31.27545
2 25.077825 17.945550 32.21010
3 22.781034 15.235782 30.32628
4 11.449490 5.130638 17.76834
5 8.670526 2.152853 15.18820
6 16.248596 9.708411 22.78878
7 13.975514 7.616779 20.33425
8 5.638620 -1.398279 12.67552
Warning message:
'newdata' had 1 rows but variable(s) found have 8 rows
Perché la funzione predict
non è in grado di prevedere per età = 15?R: non è possibile prevedere un valore specifico
Bel lavoro. (Ero dietro una specie di firewall che ha rotto il mio uso di StackOverflow per un po ', quindi non potevo rispondere ai tuoi commenti direttamente, né cancellare il mio post fino a poco tempo fa.) –