разница в ожидаемых прогнозных значениях от ого в R

Question

я борюсь с проблемой в R.

Этот список содержит данные о беременных женщинах, МТРЕ и четности.

Я хочу предсказать разницу в приросте веса двух будущих женщин, впервые рожающих (паритет 0) соответственно ребенку 3200 г и 3700 г.

У меня есть этот набор данных:

str(birth_all) 
'data.frame': 910 obs. of 13 variables: 
$ birthweight: int 3270 3580 3030 2460 3400 4250 4260 3450 3880 3600 ... 
$ parity  : int 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 ... 
$ weightgain : num 17.9 15.9 10.4 11.5 11.6 ... 

Я могу сделать так:

bweight<-birth_all$birthweight[birth_all$parity==0] 
wgain<-birth_all$weightgain[birth_all$parity==0] 
P1<-data.frame(bweight=c(3200,3700)) 
pred_val<-predict(lm(wgain~bweight),newdata = P1,interval = "confidence") 
pred_val 
     fit  lwr  upr 
1 15.36842 14.62545 16.11138 
2 16.71779 16.07556 17.36002 

Простой расчет будет это:

pred_val[2,1]-pred_val[1,1] 
[1] 1.349368 

Я не думаю, что это решение очень изящно, и я теряю доверительные интервалы.

В качестве альтернативы я мог бы использовать пакет multcomp-package, но получаю аналогичные результаты. Может ли кто-нибудь помочь мне с лучшим решением? Большое спасибо.

Answer 1

Один из способов получить интервалы будут делать регрессию с отличиями:

bweighti=bweight-3200 
wgaini=wgain-pred_val[1,1] 
P1i<-data.frame(bweighti=c(3700-3200)) 
pred_vali<-predict(lm(wgaini~bweighti),newdata = P1i,interval = "confidence") 
pred_vali