分布が正常ではなく、未知であると仮定して、信頼区間を計算したいサンプルデータがあります。基本的に、それは配布のように見えるPareto しかし、私は確かにわからない。 正規分布のための答え： Compute a confidence interval from sample data Correct way to obtain confidence interval with scipy
私は現在、4つのカテゴリカル入力変数と1つの数値出力を含むデータセットを扱っています。 Rでxgboostパッケージを使用してモデルを作成しましたが、CIを計算する方法が見つかりません。 予測の信頼区間を計算するにはどうすればよいですか？私はthis answer to a classification problemを見つけましたが、私はそれを正しく理解していません。誰かが私の問題のためにそれを
forループを使って行列を作成しようとしていますが、これまでのところうまくいきませんでした....今はRで始まります。 n = 17 Mはケンドールのタウ-B値を含む行列である、のNcoI = 10 NROWS = 1 n <- length(plot[,2]);
z1a <- 1.96;
M1=matrix(data=NA, ncol= 10, nrow = 2);
for (i in
Akimaパッケージでinterp（）関数を使用して補間行列を作成し、filled.contourとともに使用してAkimaプロットを作成する場合 - どのようにして補間の信頼？添付された画像は私が達成しようとしているものの例です。私は補間されたサーフェスを持っていますが、この例ではエラー用語はどこから始まっていますか？ Example
成功/失敗データ（特定の期間に生き残り/死亡したツリー）があり、私の観測（7サイト）ごとに二項分布の誤差を推定したいと考えています。 。これまで私はglmを使っていました。 s <- c(1,20,0,40,2,1,0) # success
f <- c(2,0,20,4,50,0,1) # failure
#for each observation I would calculate th
の行があるので、現在、信頼区間を計算する必要があるExcelシートを作成しています。短い話ですが、私はこれを自動的に行うことができる唯一の方法は、vbaコードを書くことです。最初のステップは、シート内のいくつかの列の列内のセルの平均を計算することです。私がやったこと： Dim temp As Double
temp = 0
Dim it_row As Long
for it_row = 1