新樣本均值的R預測區間

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給定從一個數據集創建的迴歸模型，我一直使用WinBUGS構建圍繞第二個數據集平均值的預測區間（PI）。我剛剛在R中發現了「預測」函數，但它在第二個數據集中的每個預測值周圍提供了PI。我在這裏和網上搜索了R的幫助，只找到了單獨成員的時間間隔。新樣本均值的R預測區間

這些間隔的平均值顯然不同於預測樣本均值附近的PI（我測試了這個值與我從WinBUGS得到的值）。

我該如何讓R給我PI的意思？

來源

2013-06-25 user2518356

什麼樣的模型？用於在R中擬合模型的示例代碼？ –

我使用了幾個獨立變量的直線性迴歸以及對數迴歸來給出y = ax^b的關係。第一種情況的代碼是： – user2518356

對不起，不習慣這個過程，不是在具有代碼但是從內存的PC： zmodel <-lm（質量 - 直徑+高度+寬度，數據=數據集1）然後 pred_int <-predict（zmodel，dataset2）「pred_int」包含數據集2中每個元素的PI – user2518356

曾經有一個R mean.data.frame函數，但它被棄用，然後被刪除。你可以得到相同的結果有：

mean.vec <- lapply(na.omit(dfrm), mean)

然後可能只是：

predict(fit, newdata=data.frame(mean.vec))

我說「可能」，因爲你沒有提供任何數據集，並提供這種在我看來你的責任，以測試這。我不知道這是否重複JMP方法或WinBUGS方法。

來源

2013-06-25 05:17:19

謝謝，DWin。我會檢查一下，並給它一個去。我很高興你能看到我對JMP的參考，因爲它已經從我的屏幕上消失 - 但這可能是用戶錯誤。我新使用這個 - 或任何 - 論壇。問候，彼得 – user2518356

迪文，感謝您的建議。我看了你的建議代碼，我相信這不是答案。「lapply」語句返回數據框中每列的平均值的向量。提供「預測」將圍繞單個實體返回PI，恰好包含這些手段。在R中，我非常希望能夠做的是獲得一個PI（95％），其中包含平均預測響應，給定一個新的n項數據集。這是JMP和WinBUGS允許我做的。（注意：它不是n個單獨PI的平均值）。問候，彼得 – user2518356

然後它可能是'平均值（預測（fit，newdata = dfrm））+ c（-1.96,1.96）* sd（預測newdata = DFRM））'。（我們這裏不是JMP用戶，只有很少的人是WinBUGS用戶。）這些是僞CI還是僞PI的問題仍然存在。 –

新樣本均值的R預測區間

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