Khoảng tin cậy cho phản hồi trung bình của tất cả quan sát
Khoảng tin cậy cho phản hồi trung bình có thể được tính cho tất cả các quan sát trong tập dữ liệu. Sử dụng augment() trực tiếp trên tập twins sẽ cho ra dự đoán và sai số chuẩn cho chỉ số IQ của trẻ nuôi (Foster) dựa trên tất cả giá trị IQ của trẻ ruột (Biological).
Lưu ý rằng việc ước lượng đường hồi quy ổn định hơn ở vùng trung tâm, nên các dự đoán tại các giá trị biên sẽ biến thiên nhiều hơn so với các dự đoán ở giữa khoảng của biến giải thích (IQ).
Các dự đoán IQ của trẻ nuôi mà bạn đã tính lần trước được cung cấp dưới tên predictions. Những dự đoán này được hiển thị trên biểu đồ bằng geom_smooth().
Bài tập này là một phần của khóa học
Suy luận cho hồi quy tuyến tính trong R
Hướng dẫn bài tập
Tự tạo thủ công những gì geom_smooth() thực hiện, sử dụng predictions. Cung cấp thẩm mỹ (aesthetics) và dữ liệu cho từng geom.
- Thêm lớp điểm của
Fosterso vớiBiological, dùng tập dữ liệudata = twins. - Thêm lớp đường của
.fittedso vớiBiological, dùng tập dữ liệudata = predictions. Tô màu đường là"blue". - Thêm lớp ribbon với
xánh xạ tớiBiological,yminánh xạ tớilower_mean_predictionvàymaxánh xạ tớiupper_mean_prediction. Dùng tập dữ liệudata = predictionsvà đặt độ trong suốtalphalà0.2.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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
___