4.2 Regressiemodel gebruiken voor voorspellingen

Vaak voer je een regressie uit om een rekenmodel te maken. Een voorbeeld is de ijklijn van hiervoor. Zo’n ijklijn hebben jullie vorig jaar gebruikt om gevonden absorptiewaarden uit de zetmeeltest om te zetten naar de geschatte zetmeelconcentratie.

De omslachtige manier is om uit R de parameterwaarden van de regressie-analyse te halen, in Excel een functie te maken, en hiermee de concentraties te berekenen.

Het kan eenvoudiger in R:

library(readxl)
library(writexl)

#Formule maken voor ijklijn
fit <- lm(concentratie~absorptie ,data=ijklijn)

#Meetdata laden. Zorg dat deze exact dezelfde
#variabelenaam heeft als de ijklijn voor absorptie
zetmeelproef <- read_excel("zetmeelproef.xlsx")

#Voorspel de concentratie met de functie predict()
zetmeelproef$concentratie <- predict(fit, zetmeelproef)

#Data kan je opslaan als excelbestand (kan je weer lezen in Excel)
write_xlsx(zetmeelproef, "zetmeelproef.xlsx")

Let op:

• Zorg ervoor dat je in het lm-model alleen de variabelenamen gebruikt, dataframe roep je op via het argument data=).
• De variabele met de gemeten waarden moet exact dezelfde naam hebben als die van het lm-model.
• Wil je van een enkele waarde de voorspelling hebben, moet het toch aangeboden worden als een dataframe in de functie predict: bijv. predict(fit, data.frame(absorptie=1.5)).