'予測'機能の 'レベル='引数はどのように正当化されますか？

私は次のように私は、サンプルコードを書かれているR.に新しいです：'予測'機能の 'レベル='引数はどのように正当化されますか？

結果と

model <- lm(Height~Age,data = class) 
predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .95) 
predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .99) 
predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .90)

：

predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .95) 
     fit  lwr  upr 
1 69.77465 53.73338 85.81591 
> predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .99) 
     fit  lwr  upr 
1 69.77465 45.46979 94.0795 
> predict(model,data.frame(Age=35),interval = "confidence",level = .90) 
     fit  lwr  upr 
1 69.77465 57.0357 82.51359

今私の混乱がある：信頼水準は90％〜増加しているとき99％の適合範囲は増加していますが、信頼水準が上がる（つまり、誤差マージンが減少する）と統計に私の知る限り、範囲は減少するはずです。私はどこか間違っていると確信しています。 Plzヘルプ

出典

2017-04-05 Avi

本当の値が45.47から94.08の間であることを99％確信している場合、そのバンドが狭くなったときにあなたの自信はどうなりますか？極端に行きましょう...本当の価値は65.1と65.2の間にあると自信を持っていますか？ほとんどの場合、非常に低い信頼度。そのことから、信頼度を上げるとより広い間隔が得られることを理解してください。 – r2evans

引数 'level'は、モデルへのあなたの信頼を定義していません。それは、予測が真の値を含むという信頼を定義しています（以前のデータとモデルのパラメータが与えられています）。 – r2evans

これについて考えるとき、信頼区間の頻繁な定義を念頭に置いてください：http://stats.stackexchange.com/questions/158570/interpretation-of-confidence-interval – Marius

絶対にありません。データのランダム性が変わらない場合は、間隔が広がるにつれて、間隔の推定がより確実になります。

これがまだ不明な場合は、最も具体的な例を考えてみてください。のランダムサンプルを含むように区間(-a, a)を提案したいとします。現在、a = 1の場合、この間隔は67％の確率でランダムサンプルが含まれていますが、a = 3の場合、信頼度は99％に向上します。

出典

2017-04-05 05:22:31

'予測'機能の 'レベル='引数はどのように正当化されますか？

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