同一条回归线，两种不确定性

在 x₀ = 2.5 处估计“所有同类对象的平均值”，和预测“下一个对象的值”，为什么需要两种宽度？

额外的“+1”在预测什么？

两种区间都以 ŷ₀ 为中心，半宽分别是 t × s√h₀ 与 t × s√(1+h₀)。新对象带来一个独立的新误差 ε₀，它的方差 σ² 不能因为回归线估得准确而消失。这就是额外的 +1。

所示带是每个固定 x₀ 的点态区间，不是整条曲线同时覆盖的置信带。t 推断要求固定设计、线性均值、独立同方差正态误差；预测还要求新观测遵循同一模型并与原样本误差独立。