In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man ein Konfidenzintervall f\u00fcr einen Datensatz in R darstellt.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz in R mit 100 Zeilen und 2 Spalten:<\/span><\/p>\n Um ein Diagramm der Beziehung zwischen x und y zu erstellen, k\u00f6nnen wir zun\u00e4chst ein lineares Regressionsmodell anpassen:<\/span><\/p>\n Als N\u00e4chstes k\u00f6nnen wir mit der Funktion abline()<\/a> und der Funktionlines() ein Diagramm der gesch\u00e4tzten linearen Regressionslinie erstellen, um die tats\u00e4chlichen Konfidenzb\u00e4nder zu erstellen:<\/span> <\/p>\n Die schwarze Linie zeigt die angepasste lineare Regressionslinie, w\u00e4hrend die beiden gestrichelten blauen Linien die Konfidenzintervalle zeigen.<\/span><\/p>\n Optional k\u00f6nnen Sie den Bereich zwischen den Konfidenzintervalllinien und der gesch\u00e4tzten linearen Regressionslinie auch mit dem folgenden Code f\u00fcllen:<\/span> <\/p>\n Hier ist der vollst\u00e4ndige Code von Anfang bis Ende:<\/span><\/p>\n Was sind Konfidenzintervalle?<\/a> EinKonfidenzintervall ist ein Wertebereich, der wahrscheinlich einen Populationsparameter mit einem bestimmten Konfidenzniveau enth\u00e4lt. In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man ein Konfidenzintervall f\u00fcr einen Datensatz in R darstellt. Beispiel: Zeichnen eines Konfidenzintervalls in R Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz in R mit 100 Zeilen und 2 Spalten: #make this example reproducible set.seed(0) #create dataset […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: Zeichnen eines Konfidenzintervalls in R<\/strong><\/h3>\n
#make this example reproducible<\/span>\nset.seed(0)\n\n#create dataset<\/span>\nx <- rnorm(100)\ny <- x*2 + rnorm(100)\ndf <- data.frame(x = x, y = y)\n\n#view first six rows of dataset<\/span>\nhead(df)\n\n xy\n1 1.2629543 3.3077678\n2 -0.3262334 -1.4292433\n3 1.3297993 2.0436086\n4 1.2724293 2.5914389\n5 0.4146414 -0.3011029\n6 -1.5399500 -2.5031813\n<\/strong><\/pre>\n model <- lm(y ~ x, data = df)\n<\/strong><\/pre>\n
#get predicted y values using regression equation<\/span>\nnewx <- seq(min(df$x), max(df$x), length.out=100)\npreds <- predict(model, newdata = data.frame(x=newx), interval = 'confidence')\n\n#create plot of x vs. y, but don't display individual points (type='n')<\/span> \nplot(y ~ x, data = df, type = 'n')\n\n#add fitted regression line<\/span>\nabline(model)\n\n#add dashed lines for confidence bands\n<\/span>lines(newx, preds[,3], lty = 'dashed', col = 'blue')\nlines(newx, preds[,2], lty = 'dashed', col = 'blue')<\/strong> <\/pre>\n![\"Zeichnen](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotconfintr1.png\")
<\/p>\n #create plot of x vs. y<\/span>\nplot(y ~ x, data = df, type = 'n')\n\n#fill in area between regression line and confidence interval\npolygon(c(rev(newx), newx), c(rev(preds[,3]), preds[,2]), col = 'grey', border = NA)<\/span>\n\n#add fitted regression line<\/span>\nabline(model)\n\n#add dashed lines for confidence bands\n<\/span>lines(newx, preds[,3], lty = 'dashed', col = 'blue')\nlines(newx, preds[,2], lty = 'dashed', col = 'blue')<\/strong> <\/pre>\n![\"Konfidenzintervalldiagramm](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotconfintr2.png\")
<\/p>\n #make this example reproducible\nset.seed(0)<\/span>\n\n#create dataset\nx <- rnorm(100)<\/span>\ny <- x*2 + rnorm(100)<\/span>\ndf <- data.frame(x = x, y = y)<\/span>\n\n#fit linear regression model\nmodel <- lm(y ~ x, data = df)<\/span>\n\n#get predicted y values using regression equation\nnewx <- seq(min(df$x), max(df$x), length.out=100)<\/span>\npreds <- predict(model, newdata = data.frame(x=newx), interval = 'confidence')<\/span>\n\n#create plot of x vs. y<\/span>\nplot(y ~ x, data = df, type = 'n')\n\n#fill in area between regression line and confidence interval\npolygon(c(rev(newx), newx), c(rev(preds[,3]), preds[,2]), col = 'grey', border = NA)<\/span>\n\n#add fitted regression line<\/span>\nabline(model)\n\n#add dashed lines for confidence bands\n<\/span>lines(newx, preds[,3], lty = 'dashed', col = 'blue')\nlines(newx, preds[,2], lty = 'dashed', col = 'blue')<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So verwenden Sie die Funktion abline() in R, um gerade Linien zu Diagrammen hinzuzuf\u00fcgen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"