手动绘制 CI

Question

如何找到简单线性回归模型的CI？我找到了不同的方法来做到这一点，但绘制的 CIs 彼此不同。

由于我不是统计学背景的，所以我不确定哪一个是正确的。我对CI和线性回归只有非常基本的了解。

第一次尝试，我只是使用函数 confint() 来绘制直线。

plot(y~x, data=df)

abline(lm.model)

ci<-confint(lm.model, level=0.95)
abline(ci[1], ci[2])
abline(ci[3], ci[4])

来自

的第二次尝试

newx = seq(min(x),max(x),by = 0.05)
conf_interval <- predict(lm.model, newdata=data.frame(x=newx), interval="confidence",
                         level = 0.95)
plot(y~x, data=df, xlab="x", ylab="y", main="Regression")
abline(lm.model, col="lightblue")
lines(newx, conf_interval[,2], col="blue", lty=2)
lines(newx, conf_interval[,3], col="blue", lty=2)

在我看来，他们都得到了同样的东西，但我不确定我要找的是哪一个。任何帮助表示赞赏。非常感谢。

Answer 1

您可以尝试使用 geom_smooth

library(dplyr)
library(ggplot2)
df %>%
  ggplot(aes(x,y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", level = 0.95)

手动绘制 CI

To manully plot the CI

r

linear-regression

confidence-interval