计算平均值的95%置信区间

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我有一个练习说

当x2 = 2300,x7 = 56和x8 = 2100时,找到团队赢得的平均游戏数的置信区间为95%。

R中是否有一个直接给出这种置信区间的函数?

我已经考虑过使用函数confint(f),但是这个函数在给出一个或多个参数的时候给出结果,据我所知,我没有参数,但是像beta0 + beta1xi这样的函数,参数beta是已经估计并且点xi将是x2,x7和x8。

另一种方法是“手动”进行,但这很复杂,因为我必须计算标准误差,方差,t值等。

你能帮帮忙吗?

先感谢您

r statistics regression linear-regression confidence-interval
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你需要看看confint,但predict.lm

细节

predict.lm生成预测值,通过评估帧newdata中的回归函数(默认为model.frame(object))获得。如果逻辑se.fit为TRUE,则计算预测的标准误差。如果设置了数值参数比例(使用可选的df),则将其用作计算标准误差的残差标准差,否则从模型拟合中提取。设置间隔指定在指定级别计算置信度或预测(容差)间隔,有时称为窄间隔和宽间隔

对于newdata参数,您需要设置一个数据框,该数据框具有与模型拟合中使用的相同的列名,其中包含您希望预测的设置值。

这是一个展示如何使用newdata的示例:

x1<-c(1,2,5,6); x2<-c(3,2,4,1); x3<-c(5,4,3,4); y<-c(21,21,27,23)
res<-lm(y~x1+x2+x3)
predict.lm(res,newdata=data.frame(x1=4,x2=4,x3=2),
            interval="confidence")

(即你需要一些data.frame(x2= ..., x7=...等形式,但你填写你想要的值)

但是,您还需要告诉它您需要的间隔类型。

predict是通用的;如果你在predict对象上调用lm,它会调用predict.lm,但要获得正确的帮助,你需要直接查看特定的函数)


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是。

R中有一个直接给出这种置信区间的函数。

只需输入

predict.lm(f,newdata=data.frame(x2=2300,x7=56,x8=2100),interval="confidence")

其中f是线性模型,即f<-lm(y~x2+x7+x8)

其中y,x2,x7,x8是你的特殊载体。


作为旁注,请注意,此功能也可以给出“预测”间隔,只需通过“预测”改变“置信度”。

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