我々はRで線形回帰を実行すると、どのような変数の下でRは、実際の回帰式を保存しない、これによって私は意味Rが実際に形に式を保存しないが：線形回帰式R
Y = B0 + B1x1 + B2x2 + B3x3など
私はこの方程式を後で呼びたいと思っていますか、新しい変数を作成し、それを上記の等式に等しくする必要があります。 （例えば）R
z = 0.1 + 0.2x1 + 0.3x2 + 0.4x3等
予測関数を使うことができますが、それは私が正確に探しているものか分かりません。
あなたが係数を取得したい場合は、あなたの作品にsummary（）を使用します。
だけでモデルの用語とその推定値を表示するには、SEの、等...
my_lm <- lm(Sepal.Length~Sepal.Width+Petal.Width+Petal.Length,iris)
coeffients <- summary(my_lm)$coefficients
coeffients
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.8559975 0.25077711 7.400984 9.853855e-12
Sepal.Width 0.6508372 0.06664739 9.765380 1.199846e-17
Petal.Width -0.5564827 0.12754795 -4.362929 2.412876e-05
Petal.Length 0.7091320 0.05671929 12.502483 7.656980e-25
あなたが好きしかし、あなたはその後、使用することができます。あなたは（予測使用したくない場合は 最後に、式は、（））あなたはLMにするために呼んだもの（）
formula(my_lm)
Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Width + Petal.Length
を返しますが、代わりにこのオブジェクトを使用することができます。
my_coef<-(coeffients[,1])
my_coef
(Intercept) Sepal.Width Petal.Width Petal.Length
1.8559975 0.6508372 -0.5564827 0.7091320
'fm < - lm（demand〜Time、BOD）;式（fm） ' –
' predict'を使う以外に、式はあなたが書いている形式afaikには保存されません。最も近いものは残りの部分を構築するための 'coef'です。 –
あなたの目標が推定された係数を新しいデータセットに適用することであるならば、あなたは 'predict'を使いたいと思います。これをどう使うかわからない場合は、ヘルプファイル（ 'lm'を使用している場合、'？predict.lm'となります）と他の同様の質問があります。 http://stackoverflow.com/questions/9028662/predict-maybe-im-not-understanding-it。他の目的のためにこの式を使用する場合は、G. Grothendieckのコメントのようにそれを抽出して使用してください。 – konvas