我正在努力解决R中的问题。
此列表包含孕妇，出生体重和胎次的数据。
我想预测两名未来女性第一次分娩（胎次0）的体重增加差异，分别为3200克和3700克的孩子。
我有这个数据集：
str(birth_all)
'data.frame': 910 obs. of 13 variables:
$ birthweight: int 3270 3580 3030 2460 3400 4250 4260 3450 3880 3600 ...
$ parity : int 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 ...
$ weightgain : num 17.9 15.9 10.4 11.5 11.6 ...
我可以这样做：
bweight<-birth_all$birthweight[birth_all$parity==0]
wgain<-birth_all$weightgain[birth_all$parity==0]
P1<-data.frame(bweight=c(3200,3700))
pred_val<-predict(lm(wgain~bweight),newdata = P1,interval = "confidence")
pred_val
fit lwr upr
1 15.36842 14.62545 16.11138
2 16.71779 16.07556 17.36002
简单的计算将是：
pred_val[2,1]-pred_val[1,1]
[1] 1.349368
我不认为这个解决方案非常优雅，而且我放松了信心间隔。
或者我可以使用multcomp-package，但是我得到了类似的结果。任何人都可以帮我找到更好的解决方案吗？非常感谢。
答案 0 :(得分：0)
获得间隔的一种方法是进行差异回归：
bweighti=bweight-3200
wgaini=wgain-pred_val[1,1]
P1i<-data.frame(bweighti=c(3700-3200))
pred_vali<-predict(lm(wgaini~bweighti),newdata = P1i,interval = "confidence")
pred_vali