개별 반응값에 대한 예측 구간
반응값의 기댓값에 대한 구간 추정과 함께, 실제 개별 반응값에 대한 구간 추정이 필요한 경우가 많습니다. 예측을 위한 공식은 동일하지만, 예측값이 회귀선 주변에서 더 많이 흩어지기 때문에 표준 오차가 더 크게 계산됩니다.
평균 반응값의 구간과 마찬가지로, 개별 예측값의 구간도 회귀선의 추정이 중앙에서 더 안정적이기 때문에 양 끝보다 중앙에서 더 좁게 나타납니다. 평균 반응값의 구간은 개별 반응값의 구간보다 훨씬 좁다는 점에 유의하세요.
모델에서 계수 수준 정보를 추출하는 tidy(), 관측값 수준 정보를 추출하는 augment()는 이미 살펴보셨을 것입니다. glance()는 이 세 함수를 완성하는 마지막 함수로, 모델 수준 정보를 제공합니다.
선형 회귀 모델은 model로, 이전 연습 문제의 예측값은 predictions로 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R을 활용한 선형 회귀 추론
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
twins_sigma <- model %>%
# Get model-level information
___ %>%
# Pull out sigma
___
predictions %>%
# Calculate the std err of the predictions
mutate(std_err_of_predictions = ___)