У меня есть переменная ответа, которая не ограничена и непрерывна, но имеет тяжелые хвосты, поэтому мне интересно использовать пакет heavy для оценки линейной регрессии с использованием heavyLm(). Я был в состоянии соответствовать моделям, но я заинтересован в построении прогнозов моделей. Таким образом, у меня есть одна модель heavyLm, и я хочу построить прогнозируемый ответ по диапазону значений для переменной-предиктора. Стандартная функция predict() завершается ошибкой, потому что не существует применимого метода для объектов класса heavyLm. Есть ли способ рассчитать прогнозы по модели, рассчитанной с использованием тяжелого пакета? Я полагаю, что мог бы просто рассчитать среднее прогнозирование, используя мои модельные коэффициенты, но меня также интересуют рассчитанные оценки погрешности или доверительных интервалов, и, насколько я понимаю, это не просто сделать (или, возможно, невозможно?), Используя только коэффициент оценки и их погрешность.