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Intervalli di confidenza per la risposta media a valori specifici

Nei due esercizi precedenti hai calcolato IC per il parametro di pendenza. In altre parole, in base ai dati osservati, hai fornito una stima d’intervallo dei valori plausibili del vero coefficiente angolare nella popolazione. Ricorda che il numero 1 rientrava nell’IC della pendenza, il che significa che 1 non può essere escluso come possibile valore della pendenza reale tra gemelli Biological e Foster. Non ci sono prove per affermare che, in media, esista una differenza tra i punteggi di QI dei due gemelli in una data coppia.

Quando lavori con un modello di regressione lineare, potresti anche voler conoscere i valori plausibili del valore atteso della risposta in corrispondenza di un certo valore della variabile esplicativa. Cioè, quale QI ti aspetteresti per il gemello Foster dato un QI di 100 del gemello Biological?

Questo esercizio fa parte del corso

Inferenza per la regressione lineare in R

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esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

model <- lm(Foster ~ Biological, data = twins)

# Get observation-level values from the model
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