如何获得回归线上某一点的 CI?我很确定我应该为此使用 confint() ,但如果我尝试这个
confint(model,param=value)
它只是给我相同的数字,就像我只是输入一样
confint(model)
如果我尝试没有价值,它根本不会给我任何价值。
我究竟做错了什么?
如何获得回归线上某一点的 CI?我很确定我应该为此使用 confint() ,但如果我尝试这个
confint(model,param=value)
它只是给我相同的数字,就像我只是输入一样
confint(model)
如果我尝试没有价值,它根本不会给我任何价值。
我究竟做错了什么?
你想要predict()
而不是confint()
. 此外,正如 Joran 所指出的,您需要清楚是否需要给定 x 的置信区间或预测区间。(置信区间表示给定 x 处 y 值的预期值的不确定性。预测区间表示围绕单个采样点的预测 y 值与 x 值的不确定性。)
这是一个如何在 R 中执行此操作的简单示例:
df <- data.frame(x=1:10, y=1:10 + rnorm(10))
f <- lm(y~x, data=df)
predict(f, newdata=data.frame(x=c(0, 5.5, 10)), interval="confidence")
# fit lwr upr
# 1 0.5500246 -1.649235 2.749284
# 2 5.7292889 4.711230 6.747348
# 3 9.9668688 8.074662 11.859075
predict(f, newdata=data.frame(x=c(0, 5.5, 10)), interval="prediction")
# fit lwr upr
# 1 0.5500246 -3.348845 4.448895
# 2 5.7292889 2.352769 9.105809
# 3 9.9668688 6.232583 13.701155