r 从 lm 系数创建函数

Question

下面的代码显示了问题。我运行对data.framedf进行一次四次多项式回归lm得到model4。然后我创建了回归函数 fhat4。这按预期工作。

我想将其推广到任何多项式的阶数。因此，我使用 poly 创建 modeln。这匹配 model4。但是我无法创建适当的函数 fhatn。也许这与 for 循环有关？

df <- structure(list(x = c(0.3543937637005, 0.674911001464352, 0.21966037643142, 
0.14723521983251, 0.36166316177696, 0.975983075099066, 0.539355604210868, 
0.294046462047845, 0.853777077747509, 0.634912414476275), y = c(0.0120776002295315, 
0.655085238162428, 0.310665819328278, 0.525274415733293, 0.938241509487852, 
0.520828885724768, 0.241615766659379, 0.724816955626011, 0.808277940144762, 
0.358921303786337)), .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, 
-10L), class = "data.frame")

############################################# 
model4 <- lm(y~x+I(x^2)+I(x^3)+I(x^4), data=df)

fhat4 <- function (x) {
  model4$coefficients[1]+
  model4$coefficients[2]*x+
  model4$coefficients[3]*x^2+
  model4$coefficients[4]*x^3+
  model4$coefficients[5]*x^4
  }

fhat4(2)

############################################# 
modeln <- lm(y~poly(x,4,raw=TRUE), data=df)

fhatn <- function (x) {
  fn <- 0
  for (i in 0:5){
    fn <- fn + modeln$coefficients[i+1]*x^i
  }
}

fhatn(4)

Answer 1

你的 for 循环应该只从 0 到 4 而不是直到 5。而且你的函数没有 return 任何东西所以你可以在最后添加一个 return(fn)。

总之，你可以不用任何循环实现同样的功能：

modeln <- lm(y ~ poly(x, 4, raw = TRUE), data = df)

fhatn <- function (x) {
  sum(x^(seq_along(coef(modeln)) - 1) * coef(modeln))
}

fhatn(2)
[1] -150.6643

请注意 coef(modeln) 是 modeln$coefficients 的替代方法。

或者正如文森特在评论中所说，您可以使用预测功能：

predict(modeln, newdata = data.frame(x = 2))
-150.6643

r 从 lm 系数创建函数

r create function from lm coefficients

for-loop

regression

r

lm