如何保存二次多项式线性模型的系数，并在R中进行预测？

在R中保存二次多项式线性模型的系数，并进行预测，可以通过以下步骤实现：

1. 使用R中的lm函数拟合二次多项式线性模型，例如，假设有一个数据集df，其中包含自变量x和因变量y，可以使用如下代码拟合模型并保存系数：

model <- lm(y ~ poly(x, degree = 2, raw = TRUE), data = df)
coefficients <- coef(model)

其中，poly函数用于创建二次多项式特征，degree参数指定多项式的次数，raw参数设为TRUE表示返回原始多项式，data参数指定数据集。

1. 系数保存后，可以将其存储到变量中或将其写入文件以供后续使用。
2. 进行预测时，需要使用保存的系数进行计算。假设有一个新的自变量数据集new_x，可以使用如下代码进行预测：

predicted_y <- predict(model, newdata = data.frame(x = new_x))

其中，predict函数用于根据模型和新的自变量数据集进行预测，newdata参数指定新的数据集。

综上所述，以上是在R中保存二次多项式线性模型的系数并进行预测的步骤。