Prédire valeurs dans une régression linéaire

Question

j'ai créé un modèle basé sur le nombre de commandes d'une entreprise reçoivent en fonction des visiteurs uniques, pages vues et visites:

lm(formula= orders ~ uniques + pageviews + visits, data = us_uk_all) 

J'essaie maintenant de prédire combien de commandes d'un pays différent recevra en fonction des visiteurs, des pages vues et des visites.

J'ai essayé ceci: sweden_orders <- predict(orders, newdata=sweden) et je suis vraiment des résultats étranges

Je ne sais pas comment d'autre pour changer la fonction predict(), toute aide serait grandement appréciée.

les données d'apprentissage sont des pages vues, des visites, des visiteurs uniques et des commandes, et l'ensemble de données suédois ne contient que des pages vues, des visites et des visiteurs uniques. Je suis en train de prédire les commandes en fonction des données de formation et les mesures de visite sweden

est ici un échantillon des données:

http://pastebin.com/UtXPwiDw

Answer 1

En l'absence d'autres informations:

fit <- lm(formula= orders ~ uniques + pageviews + visits, data = us_uk_all) 
sweden_orders <- predict(fit, newdata=sweden) 

Vous devez référencer le modèle, c'est-à-dire fit, et non les données, c'est-à-dire orders dans votre instruction predict.