【问题标题】:R-prediction intervalsR-预测区间
【发布时间】:2012-09-26 15:04:00
【问题描述】:

包含 47 个 obs 和 5 个变量的数据集(男性被编码为 0,女性被编码为 1)试图预测具有平均地位、收入和语言的男性会在 95% 的 CI 上花费。

我用我的lm<-spending ~ status + income + verbal + sex, teenspend 来获得平均值。 我发现我的系数为:

mdl$coefficient
 (Intercept)    sexfemale       status       income 
 22.55565063 -22.11833009   0.05223384   4.96197922 
      verbal 
 -2.95949350 

predict(mdl, sex=0, interval='confidence', level=0.90)

一些问题:我使用了上述预测,但我得到了所有观察结果,我如何找到我的预测?

        fit         lwr      upr
 1 -10.6507430 -21.4372267  0.1357407
 2  -9.3711318 -21.9428731  3.2006095
 3  -5.4630298 -15.0782882  4.1522286
 4  24.7957487  12.5630143 37.0284831

请澄清一下?

【问题讨论】:

    标签: prediction


    【解决方案1】:

    查看 predict.lm 的文档,您会发现参数sex=0 不能在此处使用。 predict 方法会忽略该参数,因此您可以获得数据中所有观察值的拟合值加上置信区间。您可以通过以下方式指定预测:
    predict(mdl, newdata=teenspend[teenspend$sex==0,], interval="confidence")
    如果你确实需要预测区间——你在问题的标题中使用它——你应该选择interval="prediction"

    【讨论】:

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