Інтервали передбачення для індивідуальної відповіді
Окрім інтервального оцінювання для очікуваного значення відповіді, часто потрібен інтервал і для фактичних індивідуальних значень. Формула для передбачення та сама, але окремі передбачені точки більш розкидані навколо лінії, тож стандартна похибка буде більшою.
Як і для інтервалів навколо середніх очікуваних значень, інтервал для індивідуальних передбачень вужчий посередині й ширший на краях, адже обчислення регресійної прямої є стабільнішим у центрі. Зверніть увагу: інтервали для середніх відповідей значно вужчі, ніж інтервали для індивідуальних відповідей.
Ви вже бачили tidy(), щоб отримувати інформацію на рівні коефіцієнтів, і augment() — для інформації на рівні спостережень. glance() доповнює тріаду, надаючи інформацію на рівні моделі.
Лінійну регресію надано як model, а передбачення з попередньої вправи — як predictions.
Ця вправа є частиною курсу
Статистичні висновки для лінійної регресії в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
twins_sigma <- model %>%
# Get model-level information
___ %>%
# Pull out sigma
___
predictions %>%
# Calculate the std err of the predictions
mutate(std_err_of_predictions = ___)