如何在R中使用線性回歸和置信區間？

Question

我想知道R中使用的命令來處理線性回歸問題和置信區間，以及為什么這些不正確。

例如，假設我們有以下數據：

A <- c(12,11,12,15,13,16,13,18,11,14) # this is the width
B <- c(50,51,62,45,63,76,53,68,51,74) # this is the height

我們做了一個線性回歸，用變量A（寬度）描述變量B（高度）。 問題是找到90％置信區間，其中高度（B）的平均值為14（寬度（A））。

我知道如何在R， lm(B~A)進行線性回歸，我得到一個像這樣的方程式B = a + A * c ，其中B和A是我的變量a是截距..

我試過的是：

1. 使用他們給我的寬度找到高度： B= a + (14)*c = MU（例如）
2. 最后得到間隔： t.test(B, mu = MU, conf.level=0.9) ，但不幸的是它不正確..

Answer 1

試試這個：

> m <- lm(B~A)
> predict(m, newdata=data.frame(A=14), interval='confidence', level=0.9)
       fit      lwr      upr
1 60.58495 54.72854 66.44135