すべての観測に対する平均応答の信頼区間
平均応答の信頼区間は、データセット内のすべての観測について計算できます。augment() を twins データセットに直接適用すると、すべての Biological の観測に基づいて Foster の双生児の予測値と標準誤差が得られます。
回帰直線の推定は中心付近で安定するため、範囲の端にある説明変数の IQ に対する予測は、中央付近の予測よりも変動が大きくなります。
前回計算した Foster 双生児の IQ 予測は predictions として用意してあります。これらの予測は geom_smooth() を使ったプロットで示されています。
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
演習の手順
predictions を使って、geom_smooth() が行っていることを手動で再現します。各 geom に美的属性（aesthetics）とデータを指定してください。
data = twinsデータセットを使って、Foster対Biologicalの点レイヤーを追加します。data = predictionsデータセットを使って、.fitted対Biologicalの線レイヤーを追加します。線の色は"blue"にします。data = predictionsデータセットを使い、xをBiological、yminをlower_mean_prediction、ymaxをupper_mean_predictionにマッピングしたリボンレイヤーを追加します。透過度alphaは0.2に設定します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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
___