prédire() fonction - Comment utiliser avec un mélange variables indépendantes (ln() et niveau)

Question

Mon modèle de régression est comme:

model <- lm(ln(y) ~ ln(x) + z + ln(t)*z, na.action=na.exclude, data = df) 

Ici, je voudrais faire la prédiction avec predict() au lieu d'obtenir des coefficients avec tidy() et effectuer manuellement le calcul avec exp(). Comment dois-je construire ma fonction de prédiction pour obtenir la base de niveau y pour chaque observation.

Answer 1

Vous pouvez le faire comme ceci:

df = data.frame(x=runif(10,1,10),y=runif(10,1,10),t=runif(10,1,10),z=runif(10,1,10)) 

model <- lm(log(y) ~ log(x) + z + log(t)*z, na.action=na.exclude, data = df) 
base_y = predict(model,data=df) 

Sortie:

 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 
1.273505 1.563740 1.426931 1.097606 1.462620 1.211534 1.808578 1.749929 1.698873 1.193925 

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