,level=置信度)
参数说明:
lmModel:回归分析得到的模型
predictData:需要预测的值
level:置信度
返回值:预测结果
data <- read.table('data.csv...header=T, sep=',');
#第一步,根据预测目标,确定自变量和因变量;
#第二步,绘制散点图,确定回归模型类型;
plot(data$广告费用, data$购买用户数)
#第三步,估计模型参数...pData <- read.table('newData.csv', header=T, sep=',', fileEncoding = 'utf8');
fix(pData)
predict(lmModel...$购买用户数)
plot(data$渠道数, data$购买用户数)
#第三步,估计模型参数,建立回归模型;
lmModel <- lm(formula = 购买用户数 ~ 1 + 广告费用 + 渠道数...pData <- read.table('newData.csv', header=T, sep=',', fileEncoding = 'utf8');
predict(lmModel, pData