我应该计算不同的置信区间，我发现在 R 中，我可以使用 predict-command 来做到这一点。但是我在理解我必须做的事情时遇到了问题。我应该计算 3 个不同的置信区间:
1) 对于回归线上的一点
2) 对于预测的( future )y 值
3)对于整个回归线。
好的..到目前为止我做了什么:
fm <- lm(alcohol~beers)
因此，要获得整个回归线的置信区间，我会尝试:
predict(fm,data.frame(beers = newbeers), level = 0.9, interval = "confidence")但我真的不知道 data.frame 做什么。好吧，我确实知道置信区间在 90% 的情况下都能保持实际值(这里是因为 0.9)。那么这是否意味着它拥有 90% 的最佳回归线？
除了一点点和预测值，我无法完全理解任何东西的含义。另外，我只知道这种计算方式，那么我如何以其他两种方式计算它呢？另外，我得到的输出给出了间隔的几个上限和下限。这意味着什么？
最佳答案
您在 data.frame(beers = newbeers) 函数中使用了 predict ，这意味着它是 预测区间 。请注意，newbeers 是一个由新数据而不是原始数据组成的数据框(用于拟合线性模型)。
对于置信区间，只需使用 confint 函数，它为您(默认情况下)每个回归系数(在本例中为截距和斜率)提供 95% 的 CI。
有关回归线上的一点，请参阅最后两张幻灯片 here 。单个点的置信区间必须大于回归线的置信区间。
希望这可以帮助!
关于r - R 中的置信区间，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/12518298/