Есть ли способ использовать прогнозирование для прогнозирования изменения значений? - PullRequest
Новая
       19

Есть ли способ использовать прогнозирование для прогнозирования изменения значений?

1 голос
/ 05 ноября 2019 
days <- c(21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42)
area <- c(18.4, 19.5, 21.3, 21.5, 23.2, 23.8, 24.7, 26)
q1 <- data.frame(days, area)

regressq1 <- lm(area~days,data=q1)

predb <- data.frame(days=10)
predict(regressq1, newdata = predb, interval = "confidence")

Итак, насколько я понимаю, приведенный выше код предсказывает, каким будет значение области, если значение дней равно 10, и дает мне соответствующий 95% доверительный интервал. То, что я хотел бы сделать, это сгенерировать некоторый код, который скажет мне, что ИЗМЕНЕНИЕ в области будет более 10 дней, и сгенерировать соответствующие 95% доверительные интервалы. Я могу сделать это вручную, но мне было интересно, есть ли какая-то функция предиката (), которая бы делала это в R, о которой я не знаю.

1 Ответ

1 голос
/ 05 ноября 2019

Поскольку это линейная модель, коэффициент переменной «дни» в summary(regressq1) даст вам оценку точки и CI «ИЗМЕНЕНИЕ в области за 1 день». Способ получения оценки точки и КИ «ИЗМЕНЕНИЯ в области за 10 дней»: 

days <- c(21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42)/10
area <- c(18.4, 19.5, 21.3, 21.5, 23.2, 23.8, 24.7, 26)
q1 <- data.frame(days, area)

regressq1 <- lm(area~days,data=q1)

summary(regressq1)

На этот раз коэффициент переменной «дни» будет точечной оценкой изменения вПлощадь более 10 дней. и оценка точки плюс \ минус 1,96 * SE - это CI для изменения.

...