用predict就能做到。
predict的用法：
predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf,
interval = c("none", "confidence", "prediction"),
level = 0.95, type = c("response", "terms"),
terms = NULL, na.action = na.pass,
pred.var = res.var/weights, weights = 1, ...)
只要注意其中的object，newdata，interval，level，type就行。
object是你的迴歸模型。
newdata是使用的資料。
interval選confidence或者"c"。
level是置信水平。
type在計算響應變數時使用response，對變數計算使用terms。如果是terms，需要用後面的terms引數指定變數名（character型別向量形式）。
response的話返回一個數據框，三列，分別是預測值，區間下限和上限。
terms返回一個list。
用predict就能做到。
predict的用法：
predict(object, newdata, se.fit = FALSE, scale = NULL, df = Inf,
interval = c("none", "confidence", "prediction"),
level = 0.95, type = c("response", "terms"),
terms = NULL, na.action = na.pass,
pred.var = res.var/weights, weights = 1, ...)
只要注意其中的object，newdata，interval，level，type就行。
object是你的迴歸模型。
newdata是使用的資料。
interval選confidence或者"c"。
level是置信水平。
type在計算響應變數時使用response，對變數計算使用terms。如果是terms，需要用後面的terms引數指定變數名（character型別向量形式）。
response的話返回一個數據框，三列，分別是預測值，區間下限和上限。
terms返回一個list。