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包含 47 个 obs 和 5 个变量的数据集（男性编码为 0，女性编码为 1）试图预测具有平均地位、收入和语言的男性将花费 95% CI。

我用我lm<-spending ~ status + income + verbal + sex, teenspend的来获得平均值。我发现我的系数为：

mdl$coefficient
 (Intercept)    sexfemale       status       income 
 22.55565063 -22.11833009   0.05223384   4.96197922 
      verbal 
 -2.95949350 

predict(mdl, sex=0, interval='confidence', level=0.90)

一些问题：我使用了上述预测，但我得到了所有的观察结果，我如何找到我的预测？

        fit         lwr      upr
 1 -10.6507430 -21.4372267  0.1357407
 2  -9.3711318 -21.9428731  3.2006095
 3  -5.4630298 -15.0782882  4.1522286
 4  24.7957487  12.5630143 37.0284831

请说清楚？

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1 回答 1

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检查 predict.lm 的文档，您会发现该参数sex=0不能在此处使用。predict 方法会忽略该参数，因此您可以获得数据中所有观察值的拟合值加上置信区间。您可以通过以下方式指定预测：
predict(mdl, newdata=teenspend[teenspend$sex==0,], interval="confidence")
如果您确实需要预测区间——您在问题的标题中使用它——您应该选择interval="prediction".

于 2013-02-27T14:19:36.337 回答