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Intervalos de confiança para a resposta média em todas as observações

O intervalo de confiança para a resposta média pode ser calculado para todas as observações do conjunto de dados. Usar augment() diretamente no conjunto twins gera previsões e erros-padrão para o gêmeo Foster com base em todas as observações de Biological.

Note que o cálculo da reta de regressão é mais estável no centro; por isso, previsões para valores extremos são mais variáveis do que as previsões no meio da faixa de QIs explicativos.

As previsões do QI do gêmeo Foster que você calculou anteriormente são fornecidas em predictions. Essas previsões são mostradas em um gráfico usando geom_smooth().

Este exercício faz parte do curso

Inferência para Regressão Linear em R

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Instruções do exercício

Crie manualmente o que geom_smooth() faz, usando predictions. Forneça as estéticas e os dados para cada geom.

  • Adicione uma camada de pontos de Foster vs. Biological, usando o conjunto data = twins.
  • Adicione uma camada de linha de .fitted vs. Biological, usando o conjunto data = predictions. Defina a cor da linha como "blue".
  • Adicione uma camada de ribbon com x mapeado para Biological, ymin mapeado para lower_mean_prediction e ymax mapeado para upper_mean_prediction. Use o conjunto data = predictions e defina a transparência alpha como 0.2.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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
  ___
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