'predict' 函数的 'level=' 参数如何证明？

Question

我是R新手，写了一个示例代码如下：

model <- lm(Height~Age,data = class)
predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .95)
predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .99)
predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .90)

结果：

predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .95)
       fit      lwr      upr
1 69.77465 53.73338 85.81591
> predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .99)
       fit      lwr     upr
1 69.77465 45.46979 94.0795
> predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .90)
       fit     lwr      upr
1 69.77465 57.0357 82.51359

现在我的困惑是：当置信水平从 90% 增加到 99% 时，拟合范围也在增加，但据我所知，当置信水平增加（即误差范围减小）时，范围应该减小。我确定我在某个地方错了。请帮忙

Answer 1

绝对不是。如果数据的随机性不变，你只会随着区间变大，对你的区间估计越来越有信心。

如果您对此仍不清楚，请考虑最能说明问题的示例。你想提议一个区间 (-a, a) 来包含 N(0, 1) 的随机样本。现在，如果 a = 1，区间只有 67% 的机会包含这样一个随机样本，但如果 a = 3，你的置信度增加到 99%。

'predict' 函数的 'level=' 参数如何证明？

How is the 'level=' argument of 'predict' function justified?

statistics

r

predict