如何用均值和标准差解R中的方程？

我必须解决两个方程，你可以在图中看到（见下文）

y1=38+0.067x

及

y2=38+0.047x

对于x值

x=70

我的目标是得到y值（很容易手动获得）和标准偏差。 有没有办法用R得到它

谢谢大家!

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基本上，您正在查看回归模型，即在R中使用。然而，要使用它，您需要有一个

y

变量。因此，基于给定的

x

和

y

，模型将学习

beta

，即给出最佳结果的系数，在本例中为

Rˆ2

因此，如果你没有一个

y

并且想要使用上面的等式，你可以编写一个简单的函数，比如：

compute_y = function(intercept = 38, x=70, coefficient){
  y <- intercept + (coefficient * x)
  sdev <-  sd(y)
  return(list(y = y, sdev=  sdev))
}

y1 <- compute_y(coefficient=0.067)
y2 <- compute_y(coefficient=0.047)

compute_y=函数（截距=38，x=70，系数）{
y我想你是在看只有一个样本的线性回归。是的，手动获取非常容易，但是有R吗？有什么帮助吗？`我想你是在看只有一个样本的线性回归`-
是
->但这似乎是不可能的-有无限多条线可以拖拽通过一个点？！但我可能遗漏了什么？！@dario，我不确定你的观点，或者我不明白。我得到的方程式似乎与我的数据相符。也许我必须插值才能得到x=70的y值？很好，很好。谢谢！但是SD呢？灰色区域关于线性回归？谢谢，它给了我NA值。但是经过一次反射后，我想我必须先进行插值，以获得70%的平均值和SD值。但是我无法运行它。谢谢！