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回归分析是一种十分常见的数据分析方法,通过观测数据确定变量间的相互关系.传统回归分析以点数据为研究对象,预测结果也是点数据,而真实数据往往在一定范围内变动的.基于置信度可以形成置信区间,一定程度弥补了预测值为单点的不足,但将点数据作为研究对象,以点带表某范围内的所有数据,往往存在信息丢失的问题.
区间回归分析是一种以区间数为研究对象的数据分析方法.区间数能反映出数据的变动范围,更符合现实情况.区间型符号数据是区间数的一种,通过"数据打包"形成,因此除具有区间端点信息外,还具有区间内部散点信息.
本文解释如何在R里对有区间变量的情况下提取上下限值。让我们从生成数据开始，
代码语言：javascript复制n=200
set.seed(123)
X=rnorm(n)
Y=2 X rnorm(n,sd = .3)假设现在我们不再观察实变量xx，而只是观察一个类（我们将创建八个类，每个类有八分之一的观察值）
例如，对于第一个值，我们有
代码语言：javascript复制as.character(Xcut[1])
[1] "(-0.626,-0.348]"要提取有关这些边界的信息，我们可以使用以下代码，该代码返回区间的下限，上限
我们可以检查我们的第一个观察
代码语言：javascript复制extraire(Xcut[1])
lower mid upper
-0.626 -0.487 -0.348我们可以在数据库中创建三个附加变量
代码语言：javascript复制B$lower=B2[1,]
B$mid =B2[2,]
B$upper=B2[3,]我们可以比较4个回归（i）我们对8个类别进行回归，即我们的8个因子（ii）我们对区间的下限进行回归，（iii）对区间的“平均值”值进行回归（iv）上限
我们可以将预测与我们的四个模型进行比较
代码语言：javascript复制plot(B$Y,predict(regF),ylim=c(0,4))
points(B$Y,predict(regM),col="red")
points(B$Y,predict(regU),col="blue")
points(B$Y,predict(regL),col="purple")
abline(a=0,b=1,lty=2)
更进一步，我们还可以比较模型的AIC，
代码语言：javascript复制AIC(regF)
[1] 204.5653
AIC(regM)
[1] 201.1201
AIC(regL)
[1] 266.5246
AIC(regU)
[1] 255.0687如果下限值和上限的使用不是确定性的，则应注意，使用区间的平均值会比使用8个因素得到更好的结果。
参考文献
1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型
2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）
3.基于R语言的lmer混合线性回归模型
4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析
5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析
6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM
7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化
8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据
9.R语言分层线性模型案例
