负二项回归的预测区间（R）

要计算负二项回归的预测区间，可以使用R中的glm函数来拟合负二项回归模型，并使用predict函数来生成预测值。以下是一个包含代码示例的解决方法：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拟合负二项回归模型
model <- glm(y ~ x, data = data, family = negative.binomial)

# 生成预测值和预测区间
predictions <- predict(model, newdata = data, type = "response", se.fit = TRUE)
lower <- predictions$fit - 1.96 * predictions$se.fit
upper <- predictions$fit + 1.96 * predictions$se.fit

# 打印预测值和预测区间
result <- cbind(data$y, predictions$fit, lower, upper)
colnames(result) <- c("Observed", "Predicted", "Lower", "Upper")
print(result)

在上面的代码中，首先导入数据，然后使用glm函数来拟合负二项回归模型。family = negative.binomial用于指定使用负二项分布。接下来，使用predict函数来生成预测值，并设置type = "response"来获取响应变量的预测值。se.fit = TRUE用于生成预测值的标准误差。然后，通过将预测值和1.96倍的标准误差相加或相减，计算预测区间的上限和下限。最后，将观测值、预测值、下限和上限合并到一个结果矩阵中，并打印出来。