问题描述
我在一个非常大量使用 R 的中间统计部门。最近的作业给了我们一份脂肪含量 x 和卡路里含量 y 的列表。
我一直在努力解决的问题是要求脂肪含量为 38 的汉堡包的卡路里计数。问题是专门要求使用区间表示法的 95% 置信区间，这是我发现的。
这是我目前的代码：
x = c(19,31,34,35,39,43)
y = c(410,580,590,570,640,680,660)
plot(x,y,xlab = "Fat Content",ylab = "Calories")
lspeed <- lm(y~x)
summary(lspeed)
plot(x,ylab = "Calories") +
abline(lspeed,col = "red")
前两个问题很简单。我目前被困在第三个问题及其他问题上。
qt(1.95/2,df = 5) #This was a quick way of getting the t-values.
b_0 = 210.954
SE_b_0 = 2.571*(50.10)
b_1 = 11.056
SE_b_1 = 2.571*(1.43)
我联系了教授，他们完全同意我直接使用四舍五入的值。
穆罕默德
解决方法
关于截取和斜率的值：线性模型的输出是一个列表
（请参阅 str(lspeed)），因此您可以简单地将它们分配给一个向量
cfs <- lspeed$coefficients
对于决定系数：
summary(lspeed)$r.squared
summary(lspeed)$adj.r.squared
将为您提供 Q4。