confidence-interval

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ブートストラップを使用して、95％信頼区間の境界にガンマ分布のサンプルサイズの効果を表示しようとしています。今、4つの異なるサンプルサイズの結果を1つのボックスプロットにまとめる必要があります。 Rコードは次のとおりです。 y <- rgamma(30,1,1) + rnorm(30,0,0.01) y60 <- rgamma(60,1,1) + rnorm(60,0,0.01) y100 <

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人口比率の信頼区間R

公称変数の95％信頼区間を計算する方法。たとえば、サンプルサイズは987（300人の喫煙者、687人の非喫煙者）です。私は集団の喫煙者の割合に対して95％の信頼区間を計算する必要があります。

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信頼区間、点、線をプロットする

このトピックについて多くの質問がありますが、私は必要な答えを見つけることができません。何年も前、私はRを使っていましたが、今は何も覚えていませんが、このようなチャートを描くことは可能です。ポイントごとの信頼区間とスクリーンショットのようなポイント間のメインラインがあります。私はすでに必要なすべてのデータを持っています。事前にスプレッドシートで計算されています。簡単な例：ポイント値（以前の値の平均

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時系列データのggplot2における平均を信頼区間でプロットする

questionから、いくつかのダミーデータを作成します。その後、ggplot2が理解できる形式に変換され、時間の経過とともに変化する変化を示す簡単なグラフが生成されます。 test_data <- data.frame( var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))), var1 = 150 + c(0, cumsum(ru

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Pythonの2つの比率の差の信頼区間

たとえば、ABテストでは、A個の母集団は1000個のデータポイントを持つことができ、そのうち100個は成功です。一方、Bは2000のデータポイントと220の成功を持つことができます。これにより、Aは0.1とB 0.11の成功割合になり、そのデルタは0.01になります。どのように私はpythonでこのデルタの周りのこの信頼区間を計算することができますか？統計モデルは1つのサンプルでこれを行うことが

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R：（予測）ゼロ膨張したモデルには、関数zeroinfl（） を使用して設定されているゼロ膨張したモデルのために、私は信頼区間を計算しようとしていますse.fit

を返しません。私は機能 predict(glm, newdata, type = "response", se.fit = TRUE) を用いた線形モデルまたはGLMからそれらを計算する場合、それは正常に動作し、$フィット、$ se.fit、$ DFと$ residual.scaleの値を返します（私がわかりません最後の2つの出力があります - それについての説明も非常に高く評価されています）

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信頼区間を符号化するときにdplyrを使用して列の長さを求める方法R

私のデータセットはhereを参照できます。要点では、平均と信頼区間をプロットする必要があるフィットという列があります。私はここで data.melt$time = factor(data.melt$time, levels=paste("t", seq(0, 10), sep="")) 私ggplotのための機能をdplyr使用して信頼区間をコードしようとしていますはコード summary_

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Tableauの線形回帰の信頼帯域幅を編集するには

"Analytics"の "Trend Line"機能を使って、Tableauの線を最善の線で作成しました。これは、最適なラインをプロットし、そのラインの周りに任意の信頼バンドを配置します。 Here's a screenshot of my plot 私の質問は：どのように私はどのように広い編集したり、ベストフィットのラインの周りのバンドがある自信を狭めていますか？私はどこかで、彼らが90％また

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Rの多くの相関関係を比較する

私は、時間の経過とともに数多くの集団（種、場所などが異なる）の相関があります。どのように統計的にこれらの相関関係を（それぞれのグループについて）分析することができますか？私は、600 +相関のそれぞれについてp値、CI、相関係数を持っていますが、これらをグループ（種、場所など）内でどのように比較できますか？母集団番号（年）と年、種族と場所（ダミー変数に変えられる）との相関関係を、家族内での相関

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男性/女性をデータフレーム列から分離して95％信頼区間を見つける方法は？

Give a 95% confidence interval for the average rating for male reviewers, and do the same for female ##reviewers. group2 = bigdataframe[['rating']].groupby(bigdataframe['gender']) group2.count()