모든 관측값에 대한 평균 반응의 신뢰 구간
평균 반응에 대한 신뢰 구간은 데이터셋의 모든 관측값에 대해 계산할 수 있습니다. twins 데이터셋에 직접 augment()를 적용하면 모든 생물학적(Biological) 관측값을 기반으로 위탁(Foster) 쌍둥이의 예측값과 표준 오차를 구할 수 있습니다.
회귀선 계산은 중앙에서 더 안정적이므로, 설명 변수 IQ 범위의 극단값에 대한 예측은 중간값에 대한 예측보다 변동성이 큽니다.
이전에 계산한 위탁 쌍둥이 IQ 예측값은 predictions로 제공되며, geom_smooth()를 사용해 그래프에 표시되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R을 활용한 선형 회귀 추론
연습 안내
predictions를 활용해 geom_smooth()가 하는 작업을 직접 구현해 보세요. 각 geom에 심미적 매핑(aesthetics)과 데이터를 지정하세요.
data = twins데이터셋을 사용하여Biological대비Foster의 점 레이어를 추가하세요.data = predictions데이터셋을 사용하여Biological대비.fitted의 선 레이어를 추가하세요. 선의 색상은"blue"로 지정하세요.x를Biological에,ymin을lower_mean_prediction에,ymax를upper_mean_prediction에 매핑하는 리본 레이어를 추가하세요.data = predictions데이터셋을 사용하고, 투명도alpha를0.2로 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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
___