Как построить доверительный интервал в r
Доверительный интервал — это диапазон значений, который может содержать параметр совокупности с определенным уровнем достоверности.
В этом руководстве объясняется, как построить доверительный интервал для набора данных в R.
Пример: построение доверительного интервала в R
Предположим, у нас есть следующий набор данных в R со 100 строками и 2 столбцами:
#make this example reproducible set.seed(0) #create dataset x <- rnorm(100) y <- x*2 + rnorm(100) df <- data.frame(x = x, y = y) #view first six rows of dataset head(df) xy 1 1.2629543 3.3077678 2 -0.3262334 -1.4292433 3 1.3297993 2.0436086 4 1.2724293 2.5914389 5 0.4146414 -0.3011029 6 -1.5399500 -2.5031813
Чтобы создать график взаимосвязи между x и y, мы можем сначала подогнать модель линейной регрессии:
model <- lm(y ~ x, data = df)
Затем мы можем создать график предполагаемой линии линейной регрессии, используя функцию abline() и функциюlines(), чтобы создать фактические доверительные интервалы:
#get predicted y values using regression equation newx <- seq(min(df$x), max(df$x), length.out=100) preds <- predict(model, newdata = data.frame(x=newx), interval = 'confidence') #create plot of x vs. y, but don't display individual points (type='n') plot(y ~ x, data = df, type = 'n') #add fitted regression line abline(model) #add dashed lines for confidence bands lines(newx, preds[,3], lty = 'dashed', col = 'blue') lines(newx, preds[,2], lty = 'dashed', col = 'blue')
Черная линия показывает подобранную линию линейной регрессии, а две пунктирные синие линии показывают доверительные интервалы.
При желании вы также можете заполнить область между линиями доверительного интервала и предполагаемой линией линейной регрессии, используя следующий код:
#create plot of x vs. y plot(y ~ x, data = df, type = 'n') #fill in area between regression line and confidence interval polygon(c(rev(newx), newx), c(rev(preds[,3]), preds[,2]), col = 'grey', border = NA) #add fitted regression line abline(model) #add dashed lines for confidence bands lines(newx, preds[,3], lty = 'dashed', col = 'blue') lines(newx, preds[,2], lty = 'dashed', col = 'blue')
Вот полный код от начала до конца:
#make this example reproducible set.seed(0) #create dataset x <- rnorm(100) y <- x*2 + rnorm(100) df <- data.frame(x = x, y = y) #fit linear regression model model <- lm(y ~ x, data = df) #get predicted y values using regression equation newx <- seq(min(df$x), max(df$x), length.out=100) preds <- predict(model, newdata = data.frame(x=newx), interval = 'confidence') #create plot of x vs. y plot(y ~ x, data = df, type = 'n') #fill in area between regression line and confidence interval polygon(c(rev(newx), newx), c(rev(preds[,3]), preds[,2]), col = 'grey', border = NA) #add fitted regression line abline(model) #add dashed lines for confidence bands lines(newx, preds[,3], lty = 'dashed', col = 'blue') lines(newx, preds[,2], lty = 'dashed', col = 'blue')
Дополнительные ресурсы
Что такое доверительные интервалы?
Как использовать функцию abline() в R для добавления прямых линий на графики