predict（）とnewdata - これはどのように機能しますか？

Question

誰かが最近この記事で質問を投稿しました：https://static.googleusercontent.com/media/www.google.com/en//googleblogs/pdfs/google_predicting_the_present.pdf

論文のRコードは最後に記載されています。本質的に、この調査では、検索クエリによる売上の予測を1ヵ月先に検討しています。私はモデルと方法を理解していると思いますが、私に困惑するものがあります。それは一部だ：

1 ##### Divide data by two parts - model fitting & prediction 
dat1 = mdat[1:(nrow(mdat)-1), ] 
dat2 = mdat[nrow(mdat), ] 

2 ##### Fit Model; 
fit = lm(log(sales) ~ log(s1) + log(s12) + trends1, data=dat1); 
summary(fit) 

と：

3 #### Prediction for the next month; 
predict.fit = predict(fit, newdata=dat2, se.fit=TRUE); 

私は（1）でdat2はmdatから唯一の最後の行であることを、理解してください。 （2）は、回帰モデルがデータセットの最後の行以外のすべてに適用されることを意味します。

しかし、なぜ（3）の予測モデルのnewdata=dat2が使用されていて、それはどういう意味ですか？なぜ最後の行だけ？ここ

Answer 1

コードの各行の説明である：

dat1 = mdat[1:(nrow(mdat)-1), ] 

は、最後の行が、すべてが含まれているデータセット全体のサブセットを作成します。

最後の行のみを含むデータセット全体のサブセットを作成します。

fit = lm(log(sales) ~ log(s1) + log(s12) + trends1, data=dat1) 

モデルフィッティングについては、最初のサブセットはdat1のみです。したがって、最後の行がないデータ。

predict.fit = predict(fit, newdata=dat2, se.fit=TRUE) 

predict当てはめモデルを取り、それが「見えない」データdat2のために予測するものを探します。

独立変数が1つの最も簡単なケースでは、dat1に1行を当てはめて、どのY値がX値がdat2であるか予測します。