1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Статистичні висновки для лінійної регресії в R
Connected

Вправа

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.

Інструкції 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Знайдіть природну мінливість точок навколо лінії передбачення.
    • Використайте glance(), щоб отримати інформацію на рівні моделі з model.
    • Витягніть елемент sigma.
  • Обчисліть стандартну похибку передбачень як квадратний корінь із суми (twins_sigma у квадраті та .se.fit у квадраті).