R中线性回归的截距置信区间

Question

假设我有两个变量权重和年龄,我必须在这种情况下找到99%的置信区间:

1. 纵坐标(Y轴),如果我们做了线性回归 a=lm(weight~age)

我知道纵坐标是直接截距,但为什么这不起作用:

predict(a, newdata=data.frame(age=intercept), interval='confidence',
level=0.99)

为什么这不正确？我想知道这些案例的正确命令.

Answer 1

扫帚包可以返回回归模型估计的置信区间.

require(broom)
A <- c(12,11,12,15,13,16,13,18,11,14)
B <- c(50,51,62,45,63,76,53,68,51,74)

model <- lm(A~B)

tidy(model, conf.int = TRUE, conf.level = 0.99)
         term  estimate  std.error statistic   p.value    conf.low conf.high
1 (Intercept) 6.8153948 3.75608761  1.814493 0.1071515 -5.78773401 19.418524
2           B 0.1127252 0.06240674  1.806299 0.1085031 -0.09667358  0.322124

编辑:我忘记了可以获得基础R中回归模型的置信区间.

confint(model, level = .99)
                  0.5 %    99.5 %
(Intercept) -5.78773401 19.418524
B           -0.09667358  0.322124