Я провел регрессию:

CopierDataRegression <- lm(V1~V2, data=CopierData1)

и моей задачей было получить

90%доверительный интервал для среднего ответаV2=6 а также90%интервал прогнозирования когдаV2=6.

Я использовал следующий код:

X6 <- data.frame(V2=6)
predict(CopierDataRegression, X6, se.fit=TRUE, interval="confidence", level=0.90)
predict(CopierDataRegression, X6, se.fit=TRUE, interval="prediction", level=0.90)

и я получил(87.3, 91.9) а также(74.5, 104.8) что кажется правильным, так как ИП должен быть шире.

Выход для обоих также включенse.fit = 1.39 который был таким же.Я не понимаю, что это за стандартная ошибка. Разве стандартная ошибка не должна быть больше для PI против CI? Как мне найти эти две разные стандартные ошибки в R?

Данные:

CopierData1 <- structure(list(V1 = c(20L, 60L, 46L, 41L, 12L, 137L, 68L, 89L, 
          4L, 32L, 144L, 156L, 93L, 36L, 72L, 100L, 105L, 131L, 127L, 57L, 
          66L, 101L, 109L, 74L, 134L, 112L, 18L, 73L, 111L, 96L, 123L, 
          90L, 20L, 28L, 3L, 57L, 86L, 132L, 112L, 27L, 131L, 34L, 27L, 
          61L, 77L), V2 = c(2L, 4L, 3L, 2L, 1L, 10L, 5L, 5L, 1L, 2L, 9L, 
          10L, 6L, 3L, 4L, 8L, 7L, 8L, 10L, 4L, 5L, 7L, 7L, 5L, 9L, 7L, 
          2L, 5L, 7L, 6L, 8L, 5L, 2L, 2L, 1L, 4L, 5L, 9L, 7L, 1L, 9L, 2L, 
          2L, 4L, 5L)), .Names = c("V1", "V2"),
          class = "data.frame", row.names = c(NA, -45L))