lineares Modell mit `lm`: Wie erhält man die Varianz der Summe der vorhergesagten Werte?
Ich summiere die vorhergesagten Werte aus einem linearen Modell mit mehreren Prädiktoren wie im folgenden Beispiel und möchte die kombinierte Varianz, den Standardfehler und möglicherweise die Konfidenzintervalle für diese Summe berechnen.
lm.tree <- lm(Volume ~ poly(Girth,2), data = trees)
Angenommen, ich habe eine Reihe vonGirths:
newdat <- list(Girth = c(10,12,14,16)
wofür ich die Summe vorhersagen möchteVolume:
pr <- predict(lm.tree, newdat, se.fit = TRUE)
total <- sum(pr$fit)
# [1] 111.512
Wie erhalte ich die Varianz fürtotal?
Ähnliche Fragen sindhier (für GAMs), aber ich bin mir nicht sicher, wie ich mit dem @ vorgehen sovcov(lm.trees). Ich wäre dankbar für eine Referenz für die Methode.