差异从LM预期预测值中的R

此列表中包含的孕妇，出生体重和奇偶校验的数据。

我想预测第一次分娩的两名未来女性（分别为0）和3200克和3700克的孩子体重增加的差异。

我有这样的数据集：

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

最简单的计算将是这样的：

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

我不认为这解决方案非常优雅，我放宽了置信区间。

或者我可以使用multcomp-package，但我得到了类似的结果。任何人都可以帮助我提供更好的解决方案吗？非常感谢。拿到间隔

来源

2016-11-09 Andreas Gammelgaard Lauritsen

感谢您的评论。我刚刚编辑来简化。 –

一种方式是做回归与差异：

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

来源

2016-11-09 12:00:40 Robert

谢谢@罗伯特。这也是我最终达成的解决方案。它解决了这个问题。 –

差异从LM预期预测值中的R

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