选定协变量值的系数和置信区间

如何解决选定协变量值的系数和置信区间

让我们说我有一个简单的线性回归模型，具有我喜欢的相互作用：

library(tidyverse)
data(iris)
model <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width*Species,data = filter(iris,!Species == "versicolor"))
summary(model)
confint(model)

哪个给：

Coefficients:
                             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)                    2.6390     0.5690   4.638 1.11e-05 ***
Sepal.Width                    0.6905     0.1650   4.185 6.32e-05 ***
Speciesvirginica               1.2678     0.8126   1.560    0.122    
Sepal.Width:Speciesvirginica   0.2110     0.2546   0.829    0.409   

                                  2.5 %   97.5 %
(Intercept)                   1.5095391 3.768463
Sepal.Width                   0.3629649 1.018015
Speciesvirginica             -0.3451183 2.880789
Sepal.Width:Speciesvirginica -0.2944034 0.716493

这告诉我，当萼片宽度等于零时，弗吉尼亚种与萼片长度增加1.27单位有关（95％CI = -0.345，2.88）。

我想做的是计算隔垫宽度的 choose 值下的弗吉尼亚种的影响，而不仅仅是零。例如，我想知道当萼片宽度等于2.8、3.0和3.3时，弗吉尼亚种的系数和95％置信区间。

我知道我可以将Sepal.Width变量重新设置为2.8和3.0等，然后查看弗吉尼亚州的系数，但这似乎有些粗糙。

有没有更好/更清洁的方法可以做到这一点？