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.

Intervalos em regressão

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