计算平均值的95％置信区间

Question

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了结果，据我所知，我没有参数但是有一个像beta0 + beta1xi那样的函数已经估计了参数β，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

Answer 1

你需要不看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，其中包含您想要预测的设置值。

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")

（即你需要一些表格data.frame(x2= ..., x7=...等，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lm对象上调用predict ，它将调用predict.lm ，但要获得正确的帮助，你需要直接查看特定的函数）

Answer 2

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是你的特定向量。

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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”。