Довірчий інтервал для коефіцієнта регресії в множинній регресії обчислюється та інтерпретується так само, як і в простій лінійній регресії. Припустимо, що інтервал містить справжнє значення βj з імовірністю 95%. Це просто 95% двосторонній довірчий інтервал для βj .
Довірчий інтервал для коефіцієнта регресії в множинній регресії становить обчислюється та інтерпретується так само, як і в простій лінійній регресії. Припустимо, що інтервал містить справжнє значення βj з імовірністю 95%. Це просто 95% двосторонній довірчий інтервал для βj.
Інтервал є набір значень, для яких перевірка гіпотези до рівня 5% не може бути відхилена. З імовірністю 95% інтервал містить справжнє значення βi. Таким чином, у 95% усіх зразків, які можна взяти, довірчий інтервал покриватиме справжнє значення βi.
95% довірчий інтервал для βi має два еквівалентних визначення: Інтервал є набір значень, для яких перевірка гіпотези до рівня 5% не може бути відхилена. З імовірністю 95% інтервал містить справжнє значення βi.
Простий спосіб отримати 95% довірчі інтервали для β0 і β1, коефіцієнтів (перехоплення) і STR, це використовувати функцію confint(). Нам потрібно лише надати підігнаний об’єкт моделі як вхідні дані для цієї функції. Рівень достовірності встановлено на 95% за замовчуванням, але його можна змінити, встановивши рівень аргументу, див.
Рівень достовірності вказує на те, наскільки ймовірні результати вашого експерименту через внесені зміни (тобто не випадковість). Отже, слідуючи цьому, рівень довіри 95% або вище вказує на статистично значущий тест.
Щоб побудувати 95% довірчий інтервал, ми повинні додати та відняти 1,96 разів SEM із вибіркового середнього, в результаті чого довірчий інтервал (8.8, 11.2). Це означає, що ми можемо бути впевнені на 95%, що справжнє середнє значення сукупності лежить в межах інтервалу (8,8, 11,2).