Intervale de încredere pentru răspunsul mediu pentru toate observațiile

Intervalul de încredere pentru răspunsul mediu poate fi calculat pentru toate observațiile din setul de date. Folosind augment() direct pe setul de date twins, obții predicții și erori standard pentru gemenii adoptați, pe baza tuturor observațiilor biologice.

Rețin că linia de regresie este mai stabilă în zona centrală, prin urmare predicțiile pentru valorile extreme sunt mai variabile decât cele din mijlocul intervalului IQ-urilor explicative.

Prediciile IQ pentru gemenii adoptați pe care le-ai calculat anterior sunt disponibile sub numele predictions. Aceste predicții sunt reprezentate grafic cu ajutorul geom_smooth().

Acest exercițiu face parte din cursul

Inferență pentru regresia liniară în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Recreează manual ceea ce face geom_smooth(), folosind predictions. Specifică esteticile și datele pentru fiecare strat geometric.

Adaugă un strat de puncte pentru Foster față de Biological, folosind setul de date data = twins.
Adaugă un strat de linie pentru .fitted față de Biological, folosind setul de date data = predictions. Colorează linia cu "blue".
Adaugă un strat de tip panglică (ribbon) cu x mapat la Biological, ymin mapat la lower_mean_prediction și ymax mapat la upper_mean_prediction. Folosește setul de date data = predictions și setează transparența alpha la 0.2.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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
  ___

Editează și rulează codul