confidence-interval

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bbmleのパッケージmle2のコマンドを使用しようとしています。私はBolkerの "bbmleパッケージでの最尤推定と解析"のp2を見ています。どういうわけか私は正しい開始値を入力することができません。 l.lik.probit <-function(par, ivs, dv){ Y <- as.matrix(dv) X <- as.matrix(ivs) K <-ncol(X) b

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エラーバー、2つのシリーズ、光ジッタを伴うドットプロット

私はいくつかの研究を通してデータの集まりを持っています。各研究について、私は性別による変数の平均値に興味があり、これが有意に異なる場合は、各研究について、私は男性と女性の平均と95％の信頼区間を持っています。私はdotplots（ドットプロット、dotplot2、ドットプロット）のいくつかのフレーバーを使用していたが、かなりそこに取得していない：私がやりたい何は、これに似たものです。からDo

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R関数の引数としての関数パラメータ

Rの二項比の区間推定のカバレッジ確率を計算するための一般関数を記述しようとしています。 Wald、Clopper-Pearson、様々なプライオリティのHPD間隔。理想的には、間隔を計算するために使用するメソッドを引数として取ることができる関数が1つあります。次に私の質問：別の関数に関数を引数として含めるにはどうしたらいいですか？正確な（X、n）は、適切な間隔を計算するだけの関数である # Co

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qqプロットに信頼区間を追加するか？

qqplotに信頼区間を追加する方法はありますか？は、私はPCAを用いて可視化してきた遺伝子発現値のデータセットを、持っている： pca1 = prcomp(data, scale. = TRUE) 私は今を通じて正規分布に対するデータの分布を確認することで、異常値を探しています： qqnorm(pca1$x,pch = 20, col = c(rep("red", 73), rep("blue

4熱

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既定で分数回帰のブートストラップによって信頼区間を得る方法

私の統計クラスでは、私はStataを使用しています。私はRユーザーなので、Rで同じことをしたいのですが、正しい結果が得られました。信頼区間と同じくらい単純なものを得るのはやや厄介なやり方です。ここに私の粗溶液です： library(quantreg) na = round(runif(100, min=127, max=144)) f <- rq(na~1, tau=.5, data=ds)

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ガウス過程（scikit学習）予測信頼区間倒錯変態

私はいくつかの素粒子物理学の分析をやっているし、そこに誰かが私に私はいくつかのデータを推定するために使用しようとしているガウス過程のフィットにいくつかの洞察力を与えることができる期待していました。は私がscikit-学ぶガウス過程のアルゴリズムに供給しています不確実性を持つデータを持っています。私は "ナゲット"引数を使って非制作者を含めています（私の実装はa standard example

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geom_smoothのエラーリボンはどのように機能しますか？

geom_smooth()カーブの周りの誤差/不確実性リボンの境界を決めるのは何ですか？私はそれがdocumentationから95％信頼区間であることを知っています。このような滑らかな信頼リボンにはどのような計算が使われますか？

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R - 行間の色や陰影の範囲

私はExcelで作成したグラフをRに複製しようとしていますが、これは時系列予測の95％の信頼区間（CI）を表すはずです。 Excelのグラフは次のようになります。だから、基本的には、時間の元の歴史の時系列および特定のポイントから、それは、それぞれのCIで何ができるかの見通し。彼らは道それがExcel上で行うのは少し非効率的である：私は多くの時間と重なっ4時系列を持っています。予測の開始時に

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R比率の信頼区間係数

私は家計調査のデータを要約しています。そのようなデータのほとんどはカテゴリ（要因）データです。私は、特定の質問に対する回答の頻度のプロット（例えば、信頼区間を示すエラーバーがある特定の質問に回答している世帯の割合の棒グラフなど）を集計することを検討していました。私は私の祈り（http://www.cookbook-r.com/Manipulating_data/Summarizing_data/）

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正規分布の標本から複数の信頼区間を生成するR

私は統計学の学生であり、割り当ての一部としてランダムに生成された正規分布の標本に対して複数の信頼区間を生成しようとするR初心者（年の過小評価）です。 Iは、（二重マトリックス中）N（50、6^2）分布から25個のサイズのサンプルをN = 20を生成する機能を data <- replicate(25, rnorm(20, 50, 6)) を用います。私の質問は、この配布のサンプルごとに95％