Intervalli di confidenza per la risposta media per tutte le osservazioni
L'intervallo di confidenza per la risposta media può essere calcolato per tutte le osservazioni nel dataset. Usare augment() direttamente sul dataset twins restituisce previsioni ed errori standard per il gemello Foster sulla base di tutte le osservazioni Biological.
Tieni presente che il calcolo della retta di regressione è più stabile al centro: perciò le previsioni agli estremi sono più variabili rispetto a quelle nella parte centrale dell'intervallo dei QI esplicativi.
Le previsioni del QI del gemello foster che hai calcolato in precedenza sono fornite come predictions. Queste previsioni sono mostrate in un grafico usando geom_smooth().
Questo esercizio fa parte del corso
Inferenza per la regressione lineare in R
Istruzioni dell'esercizio
Ricrea manualmente ciò che fa geom_smooth(), usando predictions. Fornisci estetiche e dati a ciascun geom.
- Aggiungi un livello di punti di
FostervsBiological, usando il datasetdata = twins. - Aggiungi un livello di linea di
.fittedvsBiological, usando il datasetdata = predictions. Colora la linea di"blue". - Aggiungi un livello ribbon con
xassociato aBiological,yminassociato alower_mean_predictioneymaxassociato aupper_mean_prediction. Usa il datasetdata = predictionse imposta la trasparenza,alpha, a0.2.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# This plot is shown
ggplot(twins, aes(x = Biological, y = Foster)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm")
ggplot() +
# Add a point layer of Foster vs. Biological, using twins
___(aes(___, ___), data = ___) +
# Add a line layer of .fitted vs Biological, using predictions, colored blue
___ +
# Add a ribbon layer of lower_mean_prediction to upper_mean_prediction vs Biological,
# using predictions, transparency of 0.2
___