Этот вопрос может быть глупым для вас, но я новичок, который искал в Интернете без какого-либо хорошего ответа.Я прочитал каждый связанный пост, примеры в Интернете и объяснение терминологии в summary().Пожалуйста, помогите.
Я построил модель множественной линейной регрессии и предсказал интервал прогнозирования, используя predict().Теперь я хочу перевести мою линейную модель в Excel, которая требует от меня вручную рассчитать интервал прогнозирования.В обучающих видеороликах, показывающих вычисления в Excel, используйте «Стандартную ошибку» для расчета.Однако $ summary () в R не содержит ни одного числа с тем же именем, что и у «Standard Error».Все, что я нахожу, это Residual standard error: 0.53 on 7899 degrees of freedom и Std. Error для каждого коэффициента.
Я пытался prediction=1.96 * 0.53 + fitted value получить результат, но результат отличается от результата с использованием predict(model,interval="prediction"):
> tttt$manual_lwr<-tttt$fit-(summary(model)$sigma*1.96)
> tttt$manual_upr<-tttt$fit+(summary(model)$sigma*1.96)
fit lwr upr manual_lwr manual_upr
----------------------------------------------------------------------
7983 2.178983 1.134940 3.223025 1.1400892 3.217876
7891 3.711812 2.672044 4.751579 2.6729182 4.750705
503 3.911262 2.868349 4.954175 2.8723685 4.950155
8038 2.951495 1.910701 3.992289 1.9126020 3.990389
4147 3.612402 2.572248 4.652556 2.5735087 4.651295
А в таблице ниже приведены выходные данные с использованием predict(model, interval="confidence")
fit lwr upr
7983 2.178983 2.076833 2.281132
7891 3.711812 3.672752 3.750871
503 3.911262 3.821391 4.001133
8038 2.951495 2.890984 3.012006
4147 3.612402 3.564135 3.660670
Скажите, пожалуйста, как решить эту проблему или как правильно рассчитать вручную.Спасибо!