使用多个统计信息从boot()函数获取曲线图和95%的CI

从boot()函数获取曲线图和95%的CI，boot()函数是一种用于统计推断的非参数重采样方法，它通过对原始数据进行有放回抽样来生成多个样本集，进而计算出样本集的统计量分布，从而得到对总体参数的估计和置信区间。

曲线图是一种用于可视化数据分布和趋势的图表，可以通过boot()函数生成的样本集来绘制曲线图。具体步骤如下：

1. 使用boot()函数对原始数据进行重采样，生成多个样本集。
2. 对每个样本集进行统计计算，例如计算均值、中位数、标准差等。
3. 将每个统计量的结果绘制在曲线图上，横轴表示统计量的取值，纵轴表示对应取值的频数或概率密度。
4. 可以使用不同的曲线类型来表示不同的统计量，例如使用折线图表示均值，使用直方图表示频数分布。
5. 在曲线图上标注95%的置信区间，表示对总体参数的估计范围。

95%的CI（Confidence Interval）是一种统计推断中常用的置信区间，表示对总体参数的估计范围。在boot()函数中，可以通过计算样本集的统计量分布来得到95%的CI。具体步骤如下：

1. 对每个样本集进行统计计算，例如计算均值、中位数、标准差等。
2. 对每个统计量的结果进行排序，取出排在2.5%和97.5%位置的值，这两个值即为95%的CI的下界和上界。
3. 将下界和上界标注在曲线图上，表示对总体参数的估计范围。

使用boot()函数获取曲线图和95%的CI可以帮助我们对数据进行更全面和准确的分析和推断。在实际应用中，可以根据具体的需求选择不同的统计量和置信水平，以及使用不同的曲线类型和样式来呈现结果。

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