我正在使用R中的robustreg软件包来适合稳健的回归模型，我的模型基于迭代重新加权的最小二乘，这些模型中的最小二乘是使用Tukey的Bisquare PSI功能加权的，PSI功能，估算我使用以下代码的模型：
RobBS <- robustRegBS(UND~FA+FS+IPOV+ROA+NI+IPOR+Pd+MP30+D20,data=IPO, m=TRUE, max.it=1000)
RobH <- robustRegH(UND~FA+FS+IPOV+ROA+NI+IPOR+Pd+MP30+D20,data=IPO, m=TRUE, max.it=1000)
但是该函数确实只返回系数，权重和平方误差，因此我需要找到拟合的值，到此结束，我将函数fitted()和predict()与从两个函数获得的输出对象一起使用，但是它不起作用，是否有针对这种情况专门制作的R软件包？我的意思是一个可以计算可靠回归模型的拟合值的软件包。
软件包本身可能是要走的路。包装的创建者似乎对R的类功能几乎没有意识。软件包包含一个函数fit_rcpp，使用help(fit_rcpp)，文档指出它将给出Y的可靠预测，给定设计X和系数B（不好也解释了）。
因此，对于此特定软件包，您可以使用此功能获得估计值。
model_matrix <- model.matrix(UND ~ FA + FS + IPOV + ROA + NI + IPOR + Pd + MP30 + D20, data = IPO)
fit_rcpp(model_matrix, RobBS$coefficients)
fit_rcpp(model_matrix, RobH$coefficients)