R语言多元线性回归模型预测制图

对于使用R语言进行多元线性回归模型预测制图，你可以考虑使用ggplot2包来创建可视化图表。以下是一个基本的示例代码：

# 导入所需的包
library(ggplot2)

# 创建数据框
df <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
                 x2 = c(3, 4, 2, 1, 5),
                 y = c(10, 12, 8, 7, 14))

# 拟合多元线性回归模型
model <- lm(y ~ x1 + x2, data = df)

# 预测新数据
new_data <- data.frame(x1 = c(6, 7),
                       x2 = c(4, 5))
predicted <- predict(model, newdata = new_data)

# 添加预测值到数据框
new_data$predicted <- predicted

# 创建散点图并添加回归线
ggplot(df, aes(x = x1, y = y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x1 + x2, se = FALSE) +
  labs(x = "x1", y = "y") +
  geom_point(data = new_data, aes(x = x1, y = predicted), color = "red", size = 3)

这段代码中，我们首先创建了一个数据框`df`，其中包含自变量`x1`、`x2`和因变量`y`的观测值。然后，我们使用`lm()`函数拟合了一个多元线性回归模型，并使用`predict()`函数对新数据`new_data`进行预测。

接下来，我们使用`ggplot2`包创建一个散点图，其中自变量`x1`在x轴上，因变量`y`在y轴上。使用`geom_point()`函数添加观测值的散点，并使用`geom_smooth()`函数添加回归线。最后，我们使用`geom_point()`函数添加预测值的散点，以红色显示。

你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整，以满足你的预测制图需求。