In R pred.lm вычисляет прогнозы на основе результатов линейной регрессии, а также предлагает вычислить доверительные интервалы для этих прогнозов. Согласно руководству, эти интервалы основаны на дисперсии ошибок при установке, но не на интервалах ошибок коэффициента.
С другой стороны, предсказание .glm, которое вычисляет прогнозы на основе логистической и регрессии Пуассона (среди нескольких других), не имеет возможности для доверительных интервалов. И мне даже трудно представить, как такие доверительные интервалы могут быть рассчитаны, чтобы обеспечить осмысленное понимание Пуассона и логистической регрессии.
Существуют ли случаи, когда имеет смысл предоставлять доверительные интервалы для таких прогнозов? Как их можно интерпретировать? И каковы предположения в этих случаях?