Pe lângă un interval de estimare pentru valoarea așteptată a răspunsului, este adesea util să ai și un interval de estimare pentru valorile individuale efective ale răspunsului. Formula pentru predicție este aceeași, însă punctele prezic o variabilitate mai mare în jurul dreptei, astfel că eroarea standard calculată este mai mare.

Ca și în cazul intervalului pentru valorile medii așteptate, intervalul pentru valorile individuale previzionate este mai îngust la mijloc și mai larg la extreme, deoarece dreapta de regresie este mai stabilă în zona centrală. Observă că intervalele pentru răspunsurile medii sunt mult mai mici decât intervalele pentru răspunsurile individuale.

Ai văzut deja tidy(), pentru a extrage informații la nivel de coeficienți dintr-un model, și augment() pentru informații la nivel de observații. glance() completează trioul, oferindu-ți informații la nivel de model.

Regresia liniară este furnizată ca model, iar predicțiile din exercițiul anterior sunt disponibile ca predictions.

Tipuri diferite de intervale

Create Your Free Account