如何使用多个数据来训练R中的线性回归模型

Question

我正在建立一个线性回归模型来预测2015年的价值。我有2013年和2014年的数据。我的问题是，如何使用2013年和2014年的数据来训练R中的线性回归模型？我有：

model1 = lm(x ~ y, data = data2013)

model2 = lm(x ~ y, data = data2014)


predictions1 = predict(model1, testdata)

predictions2 = predict(model2, testdata)

我想知道是否可以使用我拥有的所有数据构建更准确的模型。它会是这样的：

model1&2 = lm(x ~ y, data = data2013 & 2014)

提前谢谢你，

Answer 1

如果列完全相同，您应该可以执行以下操作：

data_2013_and_2014 <- rbind(data2013, data2014)
new_model <- lm(x ~ y, data = data_2013_and_2014)

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