Intervalos de predição para a resposta individual
Além de um intervalo para o valor esperado da resposta, muitas vezes também queremos um intervalo para as respostas individuais reais. A formulação da predição é a mesma, mas os pontos previstos variam mais em torno da reta, então o erro padrão é calculado como um valor maior.
Assim como no intervalo ao redor dos valores médios esperados, o intervalo para valores individuais previstos é menor no meio do que nas extremidades, porque a reta de regressão é mais estável no centro. Note que os intervalos para as respostas médias são muito menores do que os intervalos para as respostas individuais.
Você já viu tidy() para extrair informações no nível dos coeficientes de um modelo, e augment() para informações no nível das observações. glance() completa o trio, trazendo informações no nível do modelo.
A regressão linear é fornecida como model e as predições do exercício anterior estão em predictions.
Este exercício faz parte do curso
Inferência para Regressão Linear em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
twins_sigma <- model %>%
# Get model-level information
___ %>%
# Pull out sigma
___
predictions %>%
# Calculate the std err of the predictions
mutate(std_err_of_predictions = ___)