ggplot2的geom_smooth（）是否显示逐点置信带或同时置信带？

Question

我不确定这个问题在此处还是在交叉验证时是否更合适。 我希望我做出了正确的选择。

考虑示例：

library(dplyr)
setosa <- iris %>% filter(Species == "setosa") %>% select(Sepal.Length, Sepal.Width, Species)
library(ggplot2)
ggplot(data = setosa, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
geom_point() +
geom_smooth(method ="lm", formula = y ~ poly(x,2))

默认情况下， ggplot “显示平滑周围的置信区间”（请参见此处 ），由回归曲线周围的灰色区域给出。 我一直假设这些是回归曲线的同时置信带 ，而不是点状置信带。 ggplot2文档参考了predict函数，以获取有关如何计算标准误差的详细信息。 但是，在阅读有关predict.lm的文档时，并没有明确说要同时计算置信带。 那么，这里的正确解释是什么？

Answer 1

检查predict.lm()计算的一种方法是检查代码（ predict将标准误差乘以qt((1 - level)/2, df) ，因此似乎无法为同时推断进行调整）。 另一种方法是构造同时置信区间，并将其与predict的区间进行比较。

拟合模型并构造同时置信区间：

setosa <- subset(iris, Species == "setosa")
setosa <- setosa[order(setosa$Sepal.Length), ]
fit <- lm(Sepal.Width ~ poly(Sepal.Length, 2), setosa)

K <- cbind(1, poly(setosa$Sepal.Length, 2))
cht <- multcomp::glht(fit, linfct = K)
cci <- confint(cht)

重塑和绘制：

cc <- as.data.frame(cci$confint)
cc$Sepal.Length <- setosa$Sepal.Length
cc <- reshape2::melt(cc[, 2:4], id.var = "Sepal.Length")

library(ggplot2)
ggplot(data = setosa, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method ="lm", formula = y ~ poly(x,2)) +
  geom_line(data = cc, 
            aes(x = Sepal.Length, y = value, group = variable),
            colour = "red")

似乎predict(.., interval = "confidence")不会同时产生置信区间：