本稿は本書の想定レベルを超えています．
7.3.2項で次のような絵を描いています（184頁）．これは，「speedが21.5のときのdistを予測する」というのがどういうことなのかを説明するためのものです．
| R | Python |
|---|---|
 |
 |
直線から読み取れるのは，speedが21.5のときのdistの期待値が67になることです．しかし，直線が少し違ったものになる可能性を考慮すると，網掛け部分くらいになるかもしれません．この網掛けの部分を，予測値の期待値の信頼区間といいます．
実現値として得られるのは，これに誤差が加わった結果で，それを考慮したものを予測区間といいます．（ここでは予測区間についてはこれ以上触れません．）
本書のレベルではこれで終わりでいいのですが，上の絵の「RとPythonの網掛け部分が少し違っていること」に気付く方がいたので，少し補足します．
Rのggplot2::stat_smoothで描いた結果は，「誤差はxによらず，同一の正規分布に従う」という仮定に基づく，理論的なものです（線形正規回帰モデル）．
Pythonのseaborn.regplotで描いた結果は，そういう仮定に基づかない，シミュレーション（ブートストラップ）によるものです（線形回帰モデル）．
データが仮定に合わないと違いが際立ちます．
| R | Python |
|---|---|
 |
 |