year=c(2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013)
num=c(1.5,2.2,2.9,3.6,4.8,6.4,8.1,10.2)
plot(num~year+1,type="o", col="blue", lty="dashed")
z<-lm(num~year+I(year^2))
z
lines(year,fitted(z))
Coefficients:
(Intercept) year I(year^2)
5.336e+05 -5.323e+02 1.327e-01
？？？？？？？？？
预测的话，应该用接下来的时间，所以应该是预测2014,2015....
程序如下：
new<-data.frame(year=2014)
lm.pred<-predict(z,new,interval="prediction",level=0.95)
lm.pred
解释：第一行表示输入新的点year=2014，注意，即使就一个点，也要采用数据框结构；第二行的函数predict（）给出相应的预测值，参数interval="prediction"表示同时要给出相应的置信区间，参数level=0.95表示相应的概率为0.95.这个参数也可以不写，因为它的缺省值为0.95.
你提到的2013的数据不是预测，而是拟合。我们可以通过得到的模型对原来的year这个变量的数据进行拟合。
程序如下：
fit<-fitted(z)
fit
得到的就是在你得到的模型下2006-2013这8年的拟合值了。
希望能对你有所帮助~