新样本均值的R预测区间

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给定从一个数据集创建的回归模型，我一直使用WinBUGS构建围绕第二个数据集平均值的预测区间（PI）。我刚刚在R中发现了“预测”函数，但它在第二个数据集中的每个预测值周围提供了PI。我在这里和网上搜索了R的帮助，只找到了单独成员的时间间隔。新样本均值的R预测区间

这些间隔的平均值显然不同于预测样本均值附近的PI（我测试了这个值与我从WinBUGS得到的值）。

我该如何让R给我PI的意思？

来源

2013-06-25 user2518356

什么样的模型？用于在R中拟合模型的示例代码？ –

我使用了几个独立变量的直线性回归以及对数回归来给出y = ax^b的关系。第一种情况的代码是： – user2518356

对不起，不习惯这个过程，不是在具有代码但是从内存的PC： zmodel <-lm（质量 - 直径+高度+宽度，数据=数据集1）然后 pred_int <-predict（zmodel，dataset2） “pred_int”包含数据集2中每个元素的PI – user2518356

曾经有一个R mean.data.frame函数，但它被弃用，然后被删除。你可以得到相同的结果有：

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

然后可能只是：

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

我说“可能”，因为你没有提供任何数据集，并提供这种在我看来你的责任，以测试这。我不知道这是否重复JMP方法或WinBUGS方法。

来源

2013-06-25 05:17:19

谢谢，DWin。我会检查一下，并给它一个去。我很高兴你能看到我对JMP的参考，因为它已经从我的屏幕上消失 - 但这可能是用户错误。我新使用这个 - 或任何 - 论坛。问候，彼得 – user2518356

迪文，感谢您的建议。我看了你的建议代码，我相信这不是答案。 “lapply”语句返回数据框中每列的平均值的向量。提供“预测”将围绕单个实体返回PI，恰好包含这些手段。在R中，我非常希望能够做的是获得一个PI（95％），其中包含平均预测响应，给定一个新的n项数据集。这是JMP和WinBUGS允许我做的。（注意：它不是n个单独PI的平均值）。问候，彼得 – user2518356

然后它可能是'平均值（预测（fit，newdata = dfrm））+ c（-1.96,1.96）* sd（预测newdata = DFRM））'。（我们这里不是JMP用户，只有很少的人是WinBUGS用户。）这些是伪CI还是伪PI的问题仍然存在。 –

新样本均值的R预测区间

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