confidence-interval

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ランダムデータを1次元（これにより問題を単純化できる）の信頼区間を計算する方法を知りたい。状況は以下のとおりです：1から100までの50のランダムなデータ点（通常は分布していない）があり、その範囲にあるデータ点の90％。これは、正規分布の信頼区間に非常に似ています。これに関して私を助けることができる人はいますか？おかげさまで

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下位信頼境界を見つけるR

binom.confintコマンドの下限を変数として使用しようとしています。 binom.confint(78.85, 83, conf.level = 0.95, methods = "wilson") 生成する： method x n mean lower upper 1 wilson 78.85 83 0.95 0.8801199 0.9800683 しかし、私はちょうど "

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Seaborn Boxplotの信頼区間

私は海岸ポイントプロットhttps://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.pointplot.htmlに特定の信頼区間を設定することができますが、海底ボックスプロットの 'notch'属性では、 CI。これを行う方法はありますか？デフォルトのseabornボックスプロットノッチの信頼水準は何ですか？ see docs

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C.I.を提供する際の信頼区間をプロットするにはどうすればよいですか？値

私は実際のデータからプロットしているわけではありません。x、yの値だけでなく、上下の信頼区間もリストしたdata.frameしかありません。私は自信を持って区間グラフを描きたい。私はそれを行うにはどうすればよい：私はこのような何かを見てプロットしたいですか？ここにdata.frame： grp x y se conf.low conf.high 0 0 66.27373472

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Azureは回帰の信頼区間を計算できますか？

Azure ML Studioが提供するさまざまな回帰方法を試し、数値を予測する予定です。対応する信頼区間とともに予測を得ることが可能かどうか疑問です。言い換えれば、回帰関数が期待値（予測）だけでなく、その値（モデル）にどれほど自信を持っているかを教えてほしい。 Azure回帰はこの機能をサポートしていますか？は、関連する質問を追加しました。確率密度関数を推定する "回帰分析"を構築できるか？

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R：cor.test関数から信頼区間を抽出する方法

ピアソン相関の結果から95 percent confidence intervalを抽出しようとしています。私の出力は次のようになります。 Pearson's product-moment correlation data: newX[, i] and newY t = 2.1253, df = 6810, p-value = 0.0336 alternative hypothesis:

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分類のためにxgboostを使用する際の信頼区間または予測分散の尺度を得る方法はありますか？

xgboostを分類に使用する際の信頼区間または予測分散の尺度を得る方法はありますか？たとえば、xgboostがイベントの確率が0.9であると予測する場合、その確率に対する信頼はどのように得られますか？また、この確信はheteroskedasticと思われますか？

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階層ブートストラップからの信頼区間

boot.ci()を使用して、マルチステージブートストラップのBCa信頼区間を計算したいと思います。例はNon-parametric bootstrapping on the highest level of clustered data using boot() function from {boot} in R で、bootコマンドを使用しています。 # creating example df

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MATLAB：プロットデータが予測と一致する

接続の長さよりも強度の増加をプロットしようとしています。以下の例では、予想通りのランダムなデータが作成され、そのデータに対してフィットが行われます。問題は、データセット全体の予測レベルではなく、すべての長さ（すべてのx値）の予測レベルを特定することです。図からわかるように、低いx値の場合、高い値よりも散在する結果が非常に少なくなります。このタイプのグラフを作成する方法のヒントを誰でも得ることが

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ゼロ膨張モデルを使用してすべての因子レベルについてSEを推定する

私はかなり複雑なZINBモデルを持っています。 MyDat<-cbind.data.frame(fac1 = rep(c("A","B","C","D"),10), fac2=c(rep("X",20),rep("Y",20)), offset=c(runif(20, 50,60),runif(20,150,165)), fac3=rep(c(rep("a1