Tahmin Aralığı Hesaplama

9

Burada aşağıdaki veriler var . Hidrokarbon yüzdesi 1.0 olduğunda ortalama saflıkta% 95 güven aralığını hesaplamaya çalışıyorum. R harfine şunu giriyorum.

> predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95)
   fit      lwr      upr
1 89.66431 87.51017 91.81845

Ancak, bu sonucu kendim nasıl elde edebilirim? Aşağıdaki denklemi kullanmaya çalıştım.

s_{n e w} = \sqrt{s^{2} (1 + \frac{1}{N-} + \frac{(x_{n e w} - \bar{x})^{2}}{Σ (x_{ben} - \bar{x})^{2}})}

$s_{new}=\sqrt{s^2\left(1+\frac{1}{N}+\frac{(x_{new}-\bar x)^2}{\sum(x_i-\bar x)^2}\right)}$

Ve R'ye aşağıdakileri giriyorum.

> SSE_line = sum((purity - (77.863 + 11.801*hydro))^2)
> MSE = SSE_line/18
> t.quantiles <- qt(c(.025, .975), 18)
> prediction = B0 + B1*1
> SE_predict = sqrt(MSE)*sqrt(1+1/20+(mean(hydro)-1)^2/sum((hydro - mean(hydro))^2))
> prediction + SE_predict*t.quantiles
[1] 81.80716 97.52146

Sonuçlarım R'nin tahmin fonksiyonundan farklı. Tahmin aralıkları hakkında neyi yanlış anlıyorum?

r regression confidence-interval prediction-interval

— idealistikz
kaynak

Kodunuzdaki MSE'yi nasıl hesaplıyorsunuz?

Hesaplamayı yazıya ekledim.

— idealistikz

1

MMJ'nin denemesi gerektiği gibipredict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="prediction", level=.95)

— vinux

16

Kişisel predict.lmkod donatılmış değerleri için güven aralıkları hesaplarken. El hesaplamanız yeni veriler için tahmin aralıklarını hesaplıyor. predict.lmEl hesaplamasından aldığınız sonucun aynısını almak istiyorsanız interval="confidence", interval="prediction"

— MMJ
kaynak

1

Dpel'den iyi cevap. Güven aralığı ile tahmin aralığı arasındaki farkın aşağıdaki gibi ifade edilebileceğini de ekleyeceğim:

Güven aralığı

s_{n e w} = \sqrt{s^{2} (\frac{1}{N-} + \frac{(x_{n e w} - \bar{x})^{2}}{Σ (x_{ben} - \bar{x})^{2}})}

$s_{new}=\sqrt{s^2\left(\frac{1}{N}+\frac{(x_{new}-\bar x)^2}{\sum(x_i-\bar x)^2}\right)}$

Tahmin aralığı

s_{n e w} = \sqrt{s^{2} (1 + \frac{1}{N-} + \frac{(x_{n e w} - \bar{x})^{2}}{Σ (x_{ben} - \bar{x})^{2}})}

$s_{new}=\sqrt{s^2\left(1+\frac{1}{N}+\frac{(x_{new}-\bar x)^2}{\sum(x_i-\bar x)^2}\right)}$

Kaynak Bkz. Slayt sayfası 5/17 ve 11/17

— lklklk
kaynak