为R中拟合点生成多组预测和预测间隔
是指在R语言中使用统计模型对数据进行拟合后，根据模型生成多组预测值，并计算预测值之间的预测间隔。
在R中，可以使用以下步骤来实现这个目标：
- 数据准备：首先，需要准备好用于拟合的数据集。这包括输入变量和对应的输出变量。
- 拟合模型：使用适当的统计模型对数据进行拟合。常见的拟合方法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
- 生成预测值：使用拟合好的模型对新的输入数据进行预测，得到多组预测值。可以使用R中的predict()函数来实现。
- 计算预测间隔：对于每组预测值，可以计算其预测间隔。预测间隔可以表示为置信区间或预测区间，用于表示预测结果的不确定性。可以使用R中的predict()函数的interval参数来计算预测间隔。
- 结果展示：将生成的多组预测值和预测间隔进行展示。可以使用R中的plot()函数来绘制预测结果的图表，或使用其他适当的可视化工具。
在腾讯云的产品中，与数据分析和预测相关的产品包括腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）等。这些产品提供了丰富的机器学习和数据分析功能，可以帮助用户进行数据拟合、预测和可视化等任务。
需要注意的是，以上答案仅供参考，具体的实现方法和推荐产品可能因实际需求和环境而有所不同。
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我的目标是创建多个模型，然后使用新的数据集，为新数据集创建预测值，并围绕每个新拟合点创建相应的预测间隔。拉入库： library(purrr)library(modelr) 将R:中的data_1指定为DNase数据集： data_1 <- DNase 为每次运行创建一个唯一的模型，让我们称其为data_2，对于每个模型，然后围绕每个拟合点构建预测区间(每个<e
浏览 23提问于2021-03-23得票数 1
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我对离散数据运行了一个glm()模型，以检验glm()返回的区间是“平均预测区间”(“置信区间”)还是“点预测区间”(“预测区间”)。从下面的图上看，返回的区间是后一段--“点预测区间”；注，置信度为95%，2/20点在此样本的线外。如果确实如此，如何生成R中使用glm()为0和1界的二项式数据集的“平均预测区间”(即“置信区间”)？请给出与我相似的代码
浏览 1提问于2016-08-05得票数 2
我试图对数据集中的几个变量进行非常简单的线性回归分析，发现R和SAS为其模型拟合提供了非常不同的值。;title 'SAS model';在R中，我使用以下代码：run;
浏览 5提问于2017-08-04得票数 2
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我在R中运行了一个三阶多项式回归，并运行了“摘要”函数，但我需要能够在Excel中复制“预测”函数。我在下面有我当前的工作代码。谢谢你的帮助!#Have access to this output:summary(AICFitpredict(AICFit,data.frame(M20=0.972375241,M40=0.989086129,interval ="p
浏览 43提问于2019-06-24得票数 -5
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我一直在使用R中的插入符号包来运行一些增强的回归树和随机森林模型，并希望使用内置的交叉验证例程为一组新病例生成预测间隔。trainControl函数允许您保存每个n折叠处的坚持预测，但我想知道是否也可以使用内置函数在每个折叠处预测未知情况，或者是否需要使用单独的循环n次构建模型。
任何非常感谢的建议
浏览 2提问于2012-08-23得票数 3
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我应该计算不同的置信区间，我发现，在R中，我可以用“预测-”命令来完成这个任务。但我很难理解我到底要做什么。我应该计算3种不同的置信区间: 1)回归线上的一个点，2)预测的(未来)y值，3)整个回归线。好的..。我不能完全理解任何东西的意义，只有一点和预测的价值。而且，我只知道用这种方法来计算它，那么我如何用其他两种方法计算它呢？另外，我得到的输出给出了区间的几个上下值。那是什么意思？
浏览 4提问于2012-09-20得票数 4
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如何从适合使用rpart的回归树生成预测间隔？> r1 <- rpart(Sepal.Length ~ ., cp = 0.001, data = iris[1:nrow(iris)-1,])
> predict(r1,newdata
浏览 2提问于2015-03-18得票数 11
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我的目标是从数据中创建多个模型，然后围绕对应于这些不同模型的拟合值生成置信区间。引进图书馆：library(dplyr)将data_1赋值为R中的DNase数据集：为每次运行创建一个唯一的模型<- data_1 %>% group_by(Run) %>%
do(model_dna = lm(conc ~ density, data = .))
浏览 3提问于2021-03-16得票数 2
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在使用黄土平滑时，我在理解ggplot2中如何计算置信区间时遇到了一些问题。从其他一些线索来看，我的理解是ggplot2使用基于回归标准误差计算的t间隔，即使用实际数据点和黄土线之间的距离。以下是示例代码(在本例中实际上是qplot，但我认为结果应该是相同的)： qplot(Year, Purposivism, data=fig1.dat, geom=c('point', 'smooth'(breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)) +
theme(axis.tex
浏览 19提问于2019-09-22得票数 3
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我是预测的新手，我正在尝试使用r中的预测包。fcast<-forecast(ts,h=30)
文档中说“均值是点预测作为时间序列”和“拟合是拟合值(一步预测)”。
浏览 0提问于2016-02-17得票数 2
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我使用predict.lm(fit, newdata=newdata, interval="prediction")来获得新观测的预测和预测间隔(PI)。现在，我想聚合(和)这些预测和他们的PI的基础上，一个额外的变量(即在邮编一级的预测单户空间聚集)。
我学到了，您不能仅仅通过聚合预测间隔的限制来聚合单个预测的预测间隔。这篇文章对于理解为什么不能这样做很有帮助，但是我很难把这一点转化成实际的代码
浏览 0提问于2018-08-15得票数 1
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我有几个点对，我想在R中为它们拟合一条线。我现在使用的是黄土，但它的预测也改变了原始点的值。我想要找到一个拟合，可以用这些固定点生成一条直线，而不一定是多项式拟合。
浏览 31提问于2019-05-03得票数 0
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我有两个变量的相关图，x轴上的预测变量(温度)和y轴上的响应变量(密度)。我的最佳拟合最小二乘回归线是一个二阶多项式。我也想画出信心和预测的间隔。答案中描述的方法似乎是完美的。我由此得出的情节如下：
下面是我的相关代码(从上面的链接答案中略作修改)：import pandas as pd
import matplotlib.pyplot(x, predict_mean_ci_upp, 'r--&#
浏览 3提问于2016-01-25得票数 7
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我正在使用lmer来拟合一个具有几个固定效应(包括特定于对象的变量，如年龄、短期记忆广度等)的多级多项式回归模型。和两组随机效果(主题和主题:条件)。现在，我想预测具有特定属性(年龄、短期记忆广度等)的假设对象的数据。我拟合了模型(m)，并创建了一个包含假设主题的新数据框(pred)，但当我尝试predict(m, pred)时，我得到了一个错误：
Error in UseMethod("predict") :
浏览 2提问于2012-02-28得票数 2
我正在使用R中的HoltWinters预测包从每月的呼叫量数据生成预测。
它在大多数情况下工作得很好，但有过拟合数据的趋势，特别是如果有特殊的周期，例如呼叫需求的阶梯变化。在最近的一个例子中，中间有一个阶跃变化，将alpha设置为0.94，beta设置为0，gamma设置为0，这会生成一个看起来很奇怪的预测。- alpha为0.2，beta为0.
浏览 0提问于2017-07-27得票数 5
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我希望根据公式> r²= (x-h)²+(y-k)²的圆计算半径的预测区间。圆的R半径，x，y，是高斯坐标，h，k，标记拟合圆的中心。, y = y, lower =NULL, upper = NULL, residFun)lines(pred[,3] ~ newdata$w
浏览 2提问于2013-08-07得票数 2
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我在R中做了一个基本的lm模型，我想得到最大和平均残差作为拟合值的百分比，但是我不知道该怎么做。例如，如果我有一个3点的数据集--我的预测：(2，8，9) --我将它们与实际数据进行拟合：(4，10，12)，那么在拟合值的百分比方面，最大的残差(观察到-预测)是从第一次匹配开始的，因为它是拟合值的100% (残差，4-2 = 2，以及拟合值，即。我的预测是。平均残留率为(100±2
浏览 4提问于2014-01-09得票数 0
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