R语言多元线性回归置信区间预测代码

在R语言中，如果你想要执行多元线性回归并得到置信区间，你可以使用`summary()`函数来获取模型的统计信息，其中包括置信区间。这里是一个基本示例[^1]：

# 假设我们有一个名为"mydata"的数据框，其中包含自变量X1, X2和因变量Y
library(lmtest) # 加载lmtest包用于计算t统计量和置信区间

# 定义模型
model <- lm(Y ~ X1 + X2, data = mydata)

# 计算并显示模型摘要
summary(model)

在`summary(model)`的结果中，你会看到参数估计（包括斜率和截距）以及对应的t值和p值。对于置信区间，它们通常会以`confint(object)`的形式给出，`object`是你刚才定义的模型。

如果你想针对特定的条件（如平均复制值超过某个阈值）筛选数据再进行分析，你可以先筛选数据，然后再运行上述代码：

# 检查平均复制值
mean_copies <- mean(mydata$copy_value > threshold)

# 如果平均复制值大于阈值
if (mean_copies > threshold) {
    filtered_data <- subset(mydata, copy_value > threshold)
    
    # 在过滤后的数据上构建模型
    model_filtered <- lm(Y ~ X1 + X2, data = filtered_data)
    
    # 计算并显示过滤后模型的置信区间
    summary(model_filtered)
}