差異從LM預期預測值中的R

此列表中包含的孕婦，出生體重和奇偶校驗的數據。

我想預測第一次分娩的兩名未來女性（分別爲0）和3200克和3700克的孩子體重增加的差異。

我有這樣的數據集：

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 ...

我可以這樣做：

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

最簡單的計算將是這樣的：

pred_val[2,1]-pred_val[1,1] 
[1] 1.349368

我不認爲這解決方案非常優雅，我放寬了置信區間。

或者我可以使用multcomp-package，但我得到了類似的結果。任何人都可以幫助我提供更好的解決方案嗎？非常感謝。拿到間隔

來源

2016-11-09 Andreas Gammelgaard Lauritsen

感謝您的評論。我剛剛編輯來簡化。 –

一種方式是做迴歸與差異：

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

來源

2016-11-09 12:00:40 Robert

謝謝@羅伯特。這也是我最終達成的解決方案。它解決了這個問題。 –

差異從LM預期預測值中的R

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