R 变量误差（EiV）预测间隔

在R中，我有数据帧（y，x1，x2，x3）和模型（lm（y~x1+x2+x3））中的数据。什么软件包或函数可以帮助我（轻松地）将这些数据（或模型）转换为变量误差模型，从而计算预测y的预测间隔

我使用了lm（）、glm（）、gam（）、predict（）、。。。假设独立x变量中没有测量误差的函数。然而，我希望对y作出预测，以解释x变量中假设的测量误差。我不知道从哪里开始使用EiV模型，我认为stackoverflow可能会有所帮助

首先，我要查找R package（）或function（）名称。

目前：

• 模型=lm（y~x1+x2+x3，数据=df）
• 预测y=predict.lm（对象=模型，新数据=df，间隔=“预测”，类型=“响应”）
• y1=100，CI=80120

我要做的是用变量模型中的“标准”错误复制此过程，以获得：

• y1=102，CI=78125

其次，我是否能够将x1、x2和x3测量误差引起的区间宽度与残差方差引起的区间宽度分开？我对前者感兴趣

• 例如，y1=102，CI=78125（CI-due-only-to-measurement-error-in-x-variables=100103）

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不清楚您的要求是什么。你能用一个例子提供更多的细节吗？@VTT:我希望这对你有足够的帮助？