Prediktionsintervall och konfidensintervall

”I en studie av riskfaktorer för typ-2 diabetes undersöktes kvinnor i åldern 35-55 år. Diastoliskt blodtryck (mmHg) och ålder för ett urval av 20 av dessa kvinnor analyseras enligt enkel linjär regression.” Se angivna värden för uppgiften nedan!!

1. Vad är det förväntade blodtrycket hos en kvinna i 50-årsåldern? Ange ett 95 % intervall. 
2. Man ska mäta blodtryck på 50-åriga Anna. Mellan vilka värden kommer hennes blodtryck att ligga med 95 % sannolikhet. Ange ett 95 % intervall. 

n=20

x̄=45

ȳ=80.25

∑(x_i - x̄)² = 39.1579

∑(y_i - ȳ)² = 59.1447

∑(x_i - x̄)(y_i - ȳ) = 41.0526

β₁ = 1.0484

β₀ = 33.0726

Jag antog att båda uppgifterna handlade om prediktionsintervall vs konfidensintervall (alltså att man ska avgöra vilken det är som ska användas, men jag lyckas inte lösa uppgifterna ändå). 1an får jag rätt svar på om jag använder prediktionsintervall, men jag har lite svårt att första varför prediktionsintervall ska användas och inte konfidensintervall? 

Och sedan 2an, där får jag fel både med konfidensintervall och prediktionsintervall, så där har jag ingen aning om vad jag ska göra? Svaret i facit är (76.47; 94.51) och det får jag varken fram med prediktionsintervall eller konfidensintervall. Prediktionsintervallet för angivna värdena tog jag ju dessutom fram i 1an (och där är svaret (82.99; 88.00)), och om man beräknar konfidensintervall istället kommer det ju bara bli ännu snävare. Så det måste ju vara någonting annat man ska göra, men vad? Vad är det för skillnad på 1an och 2an? De betecknar 1ans intervall som I_µ(50), och för 2an I_Y(50), det kanske säger någonting men jag förstår inte riktigt varför. 

Så sammanfattningsvis, 

Varför är det prediktionsintervall och ej konfidensintervall för 1an? 

Hur beräknas 2an, och vad är det som skiljer den från 1an?