我有一个练习，说
在x2 = 2300，x7 = 56和x8 = 2100的情况下，对团队赢得的平均比赛数确定95％的置信区间。
R中是否存在直接给出置信区间的函数？
我已经考虑过使用该功能
confint(f)，但是此函数在大约一个或多个参数时会给出结果，据我了解，我没有参数，但有一个像beta0 + beta1xi这样的函数，其中已经估算了参数beta，并且xi点将是x2，x7和x8。
另一种方法是“手动”执行，但这很复杂，因为我必须计算标准误差，方差，t值等。
可以帮忙吗？
提前谢谢
答案 0 :(得分：2)
您无需关注<section class="block-row">
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</section>，而应该关注predict.lm：
详细信息
confint生成预测值，该值是通过评估框架newdata（默认为model.frame（object））中的回归函数获得的。如果逻辑拟合为TRUE，则计算预测的标准误差。如果设置了数字自变量标度（使用可选的df），它将用作标准误差计算中的残余标准偏差，否则从模型拟合中提取该值。设置时间间隔可指定在指定级别上计算置信度或预测（容差）时间间隔，有时称为窄与宽间隔。
您需要使用与模型拟合中使用的列名称相同的名称来设置数据框，其中包含predict.lm参数所要预测的设置值。
下面是显示如何使用newdata的示例：
newdata（即，您需要x1<-c(1,2,5,6); x2<-c(3,2,4,1); x3<-c(5,4,3,4); y<-c(21,21,27,23)
res<-lm(y~x1+x2+x3)
predict.lm(res,newdata=data.frame(x1=4,x2=4,x3=2),
interval="confidence")
等形式的内容，但需要填写所需的值）
但是，您还需要告诉它所需的间隔类型。
（{data.frame(x2= ..., x7=...是通用的；如果您在predict对象上调用predict，它将调用lm，但是要获得正确的帮助，您需要直接查看具体功能）
答案 1 :(得分：2)
是的
R中有一个函数可以直接给出这样的置信区间。
只是类型
predict.lm(f,newdata=data.frame(x2=2300,x7=56,x8=2100),interval="confidence")
其中f是线性模型，即f<-lm(y~x2+x7+x8)
其中y,x2,x7,x8是您的特定向量。
作为附带说明，请注意，此函数还可以提供“预测”间隔，只需将“信心”更改为“预测”即可。