Este tutorial explica como tra\u00e7ar um intervalo de confian\u00e7a para um conjunto de dados em R.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte conjunto de dados em R com 100 linhas e 2 colunas:<\/span><\/p>\n Para criar um gr\u00e1fico da rela\u00e7\u00e3o entre xey, podemos primeiro ajustar um modelo de regress\u00e3o linear:<\/span><\/p>\n A seguir, podemos criar um gr\u00e1fico da linha de regress\u00e3o linear estimada usando a fun\u00e7\u00e3o abline()<\/a> e a fun\u00e7\u00e3o lines() para criar as faixas de confian\u00e7a reais:<\/span> <\/p>\n A linha preta mostra a linha de regress\u00e3o linear ajustada enquanto as duas linhas azuis tracejadas mostram os intervalos de confian\u00e7a.<\/span><\/p>\n Opcionalmente, voc\u00ea tamb\u00e9m pode preencher a \u00e1rea entre as linhas do intervalo de confian\u00e7a e a linha de regress\u00e3o linear estimada usando o seguinte c\u00f3digo:<\/span> <\/p>\n Aqui est\u00e1 o c\u00f3digo completo do in\u00edcio ao fim:<\/span><\/p>\n O que s\u00e3o intervalos de confian\u00e7a?<\/a> Um intervalo de confian\u00e7a \u00e9 um intervalo de valores que provavelmente cont\u00e9m um par\u00e2metro populacional com um certo n\u00edvel de confian\u00e7a. Este tutorial explica como tra\u00e7ar um intervalo de confian\u00e7a para um conjunto de dados em R. Exemplo: tra\u00e7ando um intervalo de confian\u00e7a em R Suponha que temos o seguinte conjunto de dados em R […]<\/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":[],"class_list":["post-938","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: tra\u00e7ando um intervalo de confian\u00e7a em 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![\"Tra\u00e7ando](\"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![\"Gr\u00e1fico](\"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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como usar a fun\u00e7\u00e3o abline() em R para adicionar linhas retas aos gr\u00e1ficos<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"