使用R语言中的confint函数获取模型系数的95%置信区间

使用R语言中的confint函数获取模型系数的95%置信区间

在统计建模中，评估模型的系数的准确性和可靠性是非常重要的。置信区间是评估系数估计的不确定性的常用方法之一。在R语言中，我们可以使用confint函数来计算模型系数的置信区间。本文将向您展示如何使用confint函数来获取模型系数的95%置信区间。

首先，我们需要拟合一个线性回归模型作为示例。我们将使用R内置的mtcars数据集，并拟合一个简单的线性回归模型来预测汽车的燃油效率（mpg）。

下面是拟合线性回归模型的代码：

# 加载数据集
data(mtcars)

# 拟合线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

在这个例子中，我们使用mpg作为响应变量，wt作为预测变量。现在，我们已经拟合了模型，接下来我们可以使用confint函数获取系数的置信区间。

下面是使用confint函数获取系数置信区间的代码：

# 获取系数的置信区间
conf_interval <- confint(model, level = 0.95)

# 打印置信区间
print(conf_interval)

在上述代码中，我们调用了confint函数，并将拟合的模型对象mod