व्यक्तिगत प्रतिक्रिया के लिए prediction intervals
प्रतिक्रिया के अपेक्षित मान के लिए interval estimate के साथ-साथ, वास्तविक व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं के लिए भी interval estimate चाहा जाता है। संरचना prediction के लिए वही रहती है, लेकिन अनुमानित पॉइंट्स लाइन के आसपास अधिक बदलते हैं, इसलिए standard error का मान बड़ा निकलता है।
जैसे अपेक्षित औसत मानों के आसपास का interval, वैसे ही व्यक्तिगत predicted मानों का interval बीच में छोटा और सिरों पर बड़ा होता है, क्योंकि regression line का आकलन केंद्र में ज़्यादा स्थिर होता है। ध्यान दें कि औसत प्रतिक्रियाओं के intervals, व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं के intervals की तुलना में काफी छोटे होते हैं।
आप tidy() का उपयोग मॉडल से coefficient-स्तर की जानकारी निकालने के लिए, और augment() का उपयोग observation-स्तर की जानकारी के लिए देख चुके हैं। glance() इस त्रयी को पूरा करता है और आपको model-स्तर की जानकारी देता है।
Linear regression model के रूप में दी गई है और पिछले अभ्यास से predictions predictions के रूप में उपलब्ध हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Linear Regression के लिए Inference
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
twins_sigma <- model %>%
# Get model-level information
___ %>%
# Pull out sigma
___
predictions %>%
# Calculate the std err of the predictions
mutate(std_err_of_predictions = ___)