具有R的均值的二项式置信区间
二项式分布是一种离散概率分布，描述了在一系列独立的伯努利试验中成功次数的概率分布。在统计学中，我们经常需要估计二项式分布中成功的概率p，并计算其均值的置信区间。
具体来说，给定一组二项式分布的样本数据，我们可以使用样本数据的均值来估计总体的成功概率p。然后，我们可以使用统计方法计算出一个置信区间，该区间给出了对总体均值的估计范围。
置信区间是一个区间范围，我们可以合理地认为总体均值落在该区间内的概率较高。置信区间的计算通常基于样本数据的均值、样本大小和置信水平。
对于具有R的均值的二项式置信区间，我们可以使用以下步骤进行计算：
- 收集样本数据：进行一系列独立的伯努利试验，并记录每次试验的结果（成功或失败）。
- 计算样本均值：将成功的次数除以总试验次数，得到样本均值。
- 计算标准误差：标准误差是总体均值的估计标准差，可以使用以下公式计算： 标准误差 = sqrt(p * (1 - p) / n) 其中，p是样本均值，n是样本大小。
- 计算置信区间：根据所选的置信水平（例如95%），使用以下公式计算置信区间： 置信区间 = 样本均值 ± Z * 标准误差 其中，Z是与所选置信水平相对应的Z值，可以在统计表中找到。
需要注意的是，置信区间的计算假设样本数据是随机抽取的，并且满足二项式分布的要求。
在腾讯云中，可以使用腾讯云的统计分析服务（https://cloud.tencent.com/product/cas）来进行数据分析和计算置信区间。此服务提供了丰富的统计分析功能，包括二项式分布的置信区间计算。
总结起来，具有R的均值的二项式置信区间是用于估计二项式分布中成功概率p的置信区间。通过收集样本数据，计算样本均值和标准误差，我们可以使用统计方法计算出一个置信区间，该区间给出了对总体均值的估计范围。腾讯云的统计分析服务可以提供相关的计算功能。
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我有4个不同的data.frames，它们的观察值都遵循二项分布，我需要为每一个计算与第二列的平均值(Flow)相关的置信区间。
成功次数在Success和total number of trials = 85列中报告。
如何计算置信区间？我怎么才能用R来做呢？
下面是我的data.frames的一个例子：
df1 <- read.table(text = 'Flow Success
725.661 4
25.54 4
318.481 4
230.556 4
2.823 3
12.6 3
9.891 3
11.553 1'
浏览 3提问于2016-08-02得票数 1
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我正在尝试使用python中的bootstrap方法来计算平均值的置信区间。假设我有一个包含100个条目的向量a，我的目标是使用bootstrap计算这100个值的平均值及其95%的置信区间。到目前为止，我已经使用np.random.choice函数从我的向量中重新采样了1000次。然后，对于每个包含100个条目的bootstrap向量，我计算了平均值。所以现在我有1000个bootstrap平均值和来自我的初始向量的单个样本平均值，但我不确定如何继续。我如何使用这些平均值来找到初始向量平均值的置信区间？我是python的新手，这是我第一次接触bootstrap方法，所以如果有任何帮助，我将不
浏览 1提问于2016-11-08得票数 8
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如何用程序r中的95%置信Interval=(总体均值) +/- 1.96x(总体均值标准误差)方程来求解置信区间？我的生物计量学教授想让我们用这个方程，但我们不知道如何把它输入R程序。
浏览 2提问于2018-08-29得票数 0
1回答
这个问题似乎有一个公认的、统计上和数学上合理的答案，但我似乎找不到它。
在从样本比例估计置信区间时，我通常使用这里描述的正态近似技术：
然而，对于我的样本接近于0或1的比例，这是非常失败的，值得注意的是，对称分布导致它高于1或低于0。一般来说，由于比例估计在使用logit建模时“表现得更好”，我假设有某种方法可以将logit转换应用于置信区间，这将导致不对称的置信区间永远不会超过0或1。
然而，我没有试图将自己的技术与大一新生微积分和MBA统计学结合起来，作为我最高的正式数学培训，而是一直在网上搜索，看看是否已经有更合格的人描述了这种技术。
有没有人知道如何做到这一点？
浏览 1提问于2018-04-14得票数 0
我需要使用给定的平均值生成正态分布的下限和上限之间的随机整数值列表。例如:1到10之间的150个随机值的钟形分布，平均值为3。可以近似平均值(例如，2.8到3.2之间的浮点数)，但列表的数字必须是整数。
这个似乎指向了可能的方向。使用NORM.INV(RAND()，mean，dev)，我可以生成浮点数，然后将它们转换为整数，但我不知道如何限制最小值和最大值。RANDBETWEEN()可以解决这个问题，但它似乎不适用于NORM.INV
浏览 0提问于2014-06-10得票数 0
我想对数据帧中的每个组应用一个函数(计算二项式置信区间)。假设我有一个包含以下内容的数据帧：
df <- data.frame(group_name = sample(letters[1:5], 20, replace = T), numbers = 1:20, other_numbers = 51:70)
我通过group_name进行分组，并创建一个向量来提供给exactci函数：
install.packages('PropCIs');library('PropCIs')
df2 <- df %>%
group_by(gro
浏览 0提问于2019-10-22得票数 0
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McNemar精确检验
、、、
我正在R中执行以下数据的McNemar测试：
取得以下结果：
我理解结果，然而，有人可以向我解释如何计算置信区间？
浏览 3提问于2020-05-12得票数 1
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我只是想弄清楚R -> Python的一个问题:为什么这两个项目不能给出相同的结果？ 计算均值= 65，s= 22，n= 121的样本数据的95%置信区间。 R：tsum.test(n.x=121, mean.x=65, s.x=22) 给出了61.04014 68.95986的95%置信区间 Python：stats.norm.interval(alpha=0.95, loc=65, scale=22/np.sqrt(121)) 给出了(61.080072030919894, 68.9199279690801)的95%置信区间 我认为这些结果应该是相同的，或者我没有为R的tsum.t
浏览 27提问于2019-03-11得票数 0
伙计们，我想找出java的置信区间。我检查了Apache中的二项式分发类，但不确定我要寻找的内容是否在那里。
有另一个问题，我有下面的等式
pbinom (9,10,x)=0.8
如何在R中使用uniroot来解决这个问题？我对R完全一无所知。
浏览 2提问于2016-04-25得票数 0
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我有一个盒子图，上面有一个圆点表示平均值：
这是可以的，但我想显示平均值附近的置信区间，例如，用以下方式：
我如何在R中叠加这两个地块？
浏览 2提问于2012-03-14得票数 3
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理解置信区间
、、
我正在努力理解置信区间的概念。点估计和置信区间的含义是什么？我所理解的是置信区间中的点估计基本上是抽样分布的统计量。我们是否可以说，在使用中心极限定理和求总体均值后，用CLT而不是给出点估计，我们就会给出置信区间？
浏览 0提问于2020-10-10得票数 0
我曾经读过下面的R函数，用于计算置信区间
# set number of simulated data sets and sample size
# mu is the mean for the normal
S <- 1000
n <- 15
mu <- 1
基于样本均值的通常置信区间的覆盖率计算如下。这里，sampmean.ses表示样本均值的标准误差。我基本上可以猜到这背后的逻辑。让我困惑的是R实现这一点的方式，具体地说，outsampmean-t05*sampmean.ses <= mu打算做什么？看起来sum是计算所有满足这两个条件的
浏览 2提问于2012-02-25得票数 0
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我有剧集时长数据(天数)
dur<-c(1, 2, 1, 2, 1, 3, 11, 2, 2, 3, 2, 4, 1, 2, 2, 1, 2, 10, 1, 1, 2, 2, 18, 2, 2, 2, 1, 7, 1, 1, 11, 25, 17, 2, 2, 9, 3, 3, 2, 5, 3, 2, 3, 2, 5, 363, 1, 1, 2, 2)
这意味着在一个实例中，插曲持续时间是1天、2天、1天等等
table(dur)汇总持续时间数据(12个实例为1天，20个实例为2天等)
freq.table<-(table(dur)/sum(table(dur)))给了我观察到的剧
浏览 0提问于2019-09-17得票数 1
1回答
我需要用MATLAB在一个图中画出12个置信区间，每个置信区间都有内标的均值。知道我该怎么做吗？您可以在以下图片中找到一个示例：
我使用下面的代码来计算置信区间：
S=10; E=9; sigma=0.1; r=0.06; T=1;
Dt=1e-3; N=T/Dt; M=2^17;
V = zeros(M,1);
for i=1:M
Sfinal = S*exp((r-0.5*sigma^2)*T+sigma*sqrt(T)*randn);
V(i)=exp(-r*T)*max(Sfinal-E,0);
end
aM=mean(V); bM=std(V);
conf=[
浏览 4提问于2017-05-29得票数 1
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在附图中，我正在绘制每个预测点的实际与预测值以及置信区间。黑星代表所有预测点的平均值。我可以用什么公式来组合所有预测数据点的置信区间，从而得到平均值的置信区间？此外，请假定平均数可以是加权平均数。
我用的是蟒蛇，矮子。
📷
浏览 0提问于2016-12-25得票数 4
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我已经使用bootstrap方法计算了样本均值的经验分布，但现在我还需要使用我找到的经验分布来计算总体均值的置信区间。
在给定我的状态的情况下，有没有办法在Matlab中自动完成？如果不是，你如何找到总体均值的95%置信区间？
浏览 0提问于2015-12-16得票数 2
4回答
在R中，I具有以下matrix (每行表示从相同样本数据生成的自举95%置信区间)：
low high
[1,] 22.2 25.5
[2,] 23.1 25.9
[3,] 23.4 26.1
...
我知道数据的真实人口平均值是23.3。因此，前两个包含真正的平均值，而第三个不包含。
在R中，我想运行一个for循环i遍历nrow(matrix)次，每个i检查数据的真实总体均值是否在该特定区间内，如果该区间包含真实均值，则返回高度为nrow(matrix)的列向量，否则返回高度为FALSE的列向量。
我怎么能这样做呢？
浏览 4提问于2012-03-25得票数 7
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我是一个新的R用户，在使用引导包时遇到了问题。我所要做的就是使用bootstrapping在一个数字向量的平均值周围产生置信区间，例如：
x <- rnorm(100, 1, .5)
有什么建议吗？
浏览 0提问于2012-02-16得票数 5
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我有一份包含一栏工资的数据。我想计算的置信区间在97%左右的中位数。t.test计算的是平均值，而不是中值。你知道我该怎么做吗？这是我专栏中t.test的输出：
t.test(Salary)
One Sample t-test
data: Salary
t = 26.131, df = 93, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
37235.65 43360.56
sample estimates:
mean of x
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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精确召回曲线置信区间的生成
、、、、
我有一个经过训练的模型的预测，我可以很容易地为数据生成一个精确召回曲线，因此，在精确召回曲线(AUPRC)下的区域也是如此。然而，我也试图为数据生成95%的置信区间，这是我很难找到的。我看过python的sklearn和R的pROC包(它确实有一些PR的用法，只是没有AUPRC)，但是除了一些非常高水平的学术论文之外，我找不到任何东西，这些学术论文远远超出了我的头脑。
是否有人知道一个好的库，或能帮助我找到代码，以计算一个95%的置信区间为AUPRC？
谢谢任何能帮忙的人！
浏览 0提问于2019-08-13得票数 2
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我正在尝试创建一个表，用于粗略、未调整和已调整的赔率比。我的代码如下：
model<- glm(lead_ind ~ hseAge+ DurStayCat +
gender + Region +
ips_parasites, data=DfStudy2sel)
printCrudeAndAdjustedModel(model)
但是，我的输出是betas及其置信区间的表。我如何才能获得OR，95%的CI？谢谢
浏览 1提问于2016-07-12得票数 1
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我正在制作多个受试者中多个基因表达的图表，显示数据点和具有各自置信区间的平滑条件均值，但点和线被置信区间的填充所掩盖。有没有一种方法可以把点和线放回第一个平面上，或者让置信区间填充得更轻，从而使点和线更明显？ data1 library(forcats)
library(ggplot2)
library(tidyr)
tbl_long <- data1 %>%
gather(gene, expression, -X)
tbl_long %>%
ggplot(aes(x = fct_inorder(X), y = expression, color = gene
浏览 138提问于2019-06-29得票数 0
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我有一组基准测试数据，我使用Apache Math Commons计算这些数据的汇总统计信息。现在我想使用这个包来计算算术平均值的置信区间，例如运行时间测量。
这到底有没有可能？我相信这个包支持这一点，但是我不知道从哪里开始。
这是我在Brent Worden的建议下最终使用的解决方案：
private double getConfidenceIntervalWidth(StatisticalSummary statistics, double significance) {
TDistribution tDist = new TDistribution(statistics.getN
浏览 21提问于2011-04-06得票数 15
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我如何创建一个不带小数的30个值的列表，要么是0，要么是1，具有特定的平均值(例如: 0.29)和一个SD (示例: 0.13)。
我无法在excel或R中解决这个问题，我希望这里有一个简单的代码。非常感谢!
Maryam
浏览 0提问于2020-05-17得票数 0
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我试图在R中生成显示平均值的95%置信区间的箱图，但我找不到任何方法来显示此统计数据。我通常使用ggplot2在R中进行数据可视化，但如果需要，我也愿意使用其他包。有没有人对如何做到这一点有什么建议？谢谢。
浏览 0提问于2016-11-03得票数 2
1回答
在使用svyset命令指定Stata中的调查设计之后，我试图为一个虚拟变量计算一个二项式置信区间，但我得到了以下错误: svy不支持使用vce(线性化)
svyset [pweight=My_weight]
svy: ci Variable, binomial
我还尝试了以下代码：
ci Variable [pweight=My_weight], binomial
但是得到了错误:不允许使用not
浏览 3提问于2016-06-30得票数 0
1回答
我正在寻找更多关于emmeans如何计算置信区间的背景和文档，这些置信区间在下面的中概述的方法的图形比较中使用。
在“图形比较”一节中，有一个例子说明了我指的是什么。我特别感兴趣的是用来比较手段的带有箭头的红线。
它的内容如下：
如果一个平均值的箭头与另一个组的箭头重叠，则差异并不“显着”。
但是用来比较平均值的红线间隔是如何计算的呢？这在什么地方有记录吗？
浏览 8提问于2020-05-13得票数 0
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绘制置信区间、点和线
、、、
我知道这个话题有很多问题，但我找不到我需要的答案。几年前我使用了R，现在我什么都记不起来了，但我确信可以画出这样的图表，每一个点的置信区间，以及各点之间的主线(如截图中的)。我已经有我需要的所有数据，预先计算与电子表格。一个简单的例子：
点数值(以前值的平均值)：4( 10米)，5( 20米)，6( 30米)
置信区间: 0.2 (值4)，0.5 (值5)，0.9 (值6)
我需要语法来绘制这样的图表：
浏览 1提问于2017-10-04得票数 0
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有谁知道标准偏差的置信区间是如何用Matlab中的范数拟合函数计算的吗？我需要一个python代码来计算这样的参数。在MATLAB中，范数拟合返回均值的均值、标准差的置信区间(muCI)和标准差的置信区间(sigmaCI) 4个参数。
[muHat,sigmaHat,muCI,sigmaCI] = normfit(x)
下面的python代码提供了三个参数，muHat、sigmaHat和muCI。但是我需要std (sigmaCI)在Python中的置信区间。
def function(data, confidence= 0.95):
a = 1.0 * np.array(data)
浏览 0提问于2019-06-04得票数 0
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我正在尝试使用Seaborn来可视化箱线图，其中添加了mean和该mean的95%置信区间。我可以画出平均值，但不知道如何从那里开始获得置信区间。 这是我目前所拥有的： ax = sns.boxplot(x="Player type", y="Attitude", data=df, palette="Blues_d", medianprops={'color':'white'}, showmeans=True, meanprops={"marker":"s","marker
浏览 85提问于2021-03-26得票数 1
我有一个很大的数据集，在这里，我试图找到一个最小的n，它与一组样本的平均值有关，这些样本的平均值低于给定置信区间的下限。
例:对于n= 50的样本，n= 45的所有样本的平均值是否都低于置信区间的下限？
我在Excel中使用以下公式进行此操作：
= if (U2<=$Z$2，D2，"NO") -其中U2 =平均值，Z2 =置信区间的下界，D2 =n(如果为真)。
我已经锚定了Z2，因为它是第一组150行的目标下限，但是接下来的150行有一个新的目标(Z152)。
是否有方法将此公式复制到预期的列中，它将每150行自动填充下一个锚单元格？
浏览 1提问于2020-10-26得票数 1
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我在R中使用了'spatstat‘包，并获得了一组Ripley的K函数(或L函数)。我想找到一种很好的方法，在一条平均线上求出这组图形的平均值，并绘制出这条平均线周围的标准偏差或置信区间。
到目前为止，我已经尝试过：
env.A <- envelope(A, fun=Lest, correction=c("Ripley"), nsim=99, rank=1, global=TRUE)
Aa <- env.A
avg <- eval.fv((Aa+Bb+Cc+Dd+Ee+Ff+Gg+Hh+Ii+Jj+Kk+Ll+Mm+Nn+Oo+Pp+Qq+Rr+Ss+
浏览 1提问于2020-04-24得票数 0
我使用statsmodels.tsa.SARIMAX()来训练带有外生变量的模型。当使用外生变量训练模型时，是否存在等效的get_prediction()，以便返回的对象包含预测的均值和置信区间，而不仅仅是一组预测的平均结果？预测()和预测()方法采用外生变量，但只返回预测的平均值。
SARIMA_model = sm.tsa.SARIMAX(endog=y_train.astype('float64'),
exog=ExogenousFeature_train.values.astype('float64')
浏览 6提问于2016-09-26得票数 10
2回答
我有一个成功的数据集，概率和样本大小，我正在运行二项式测试。
下面是数据的一个示例(注意，实际的数据集让我运行>100个二项式测试)：
km n_1 prey_pred p0_prey_pred
<fct> <dbl> <int> <dbl>
80 93 12 0.119
81 1541 103 0.0793
83 316 5 0.0364
84 721 44
浏览 1提问于2020-05-20得票数 1
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在预测线图周围绘制置信区间
、、、、
我正在尝试在线条图周围绘制置信度区间，类似于下面的内容：
我正在拟合一个高斯过程，当预测每个值时，它会返回平均值和标准差( std )。使用它，我应该能够绘制置信区间的不同范围。对于我的情况，我尝试将范围设置为10%，20%，... 90%。
目前我正在做这样的事情
y_pred, std = reg.predict(x, return_std=True)
std_z = 1.96 # from z-table for 95%
confidence_interval = std * std_z
plt.plot(x, y_pred)
plt.fill_between(x, y_pr
浏览 13提问于2020-05-29得票数 0
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我有这个： workday <- data.frame(Measure = c("A", "A", "A"),
Session = c("Welcome", "Class 1", "Lunch Talk"),
Mean = c(7.10, 8.90, 4.47),
Ci95 = c(0.40, 0.56, 0.33)) 我需要从dwplot包中创建一个类似于
浏览 24提问于2020-10-09得票数 0
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我想在Seaborn条形图上绘制置信区间，但我已经计算了置信区间。如何让Seaborn绘制我的置信区间，而不是尝试自己计算它们？ 例如，假设我有以下熊猫DataFrame： x = pd.DataFrame([
['Group 1', 0.5, 0.05],
['Group 1', 0.6, 0.07],
], columns=['Group', 'Mean', 'SD']) 如何使用这些均值和标准差绘制条形图？
浏览 33提问于2021-04-01得票数 0
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我正在用ggplot2使用stat_smooth函数绘制一条线性回归线。
如预期的那样，函数将计算预测值、置信区间和标准错误，如在“帮助”页中所写。
y:预测值
伊明:均值附近的低点置信区间
ymax:均值附近的上点置信区间
标准误差
绘制95%置信区间的默认方法类似于geom_ribbon的输出。
我想把ymin和ymax画成线，没有阴影的灰色区域。
有什么方法可以直接在函数中实现吗？我必须直接访问这些值吗？
编辑：是一个圆点图，回归线的目标是简单地可视化一个趋势。因此，我没有lm对象。当然，我可以绘制回归对象的输出，但我想知道是否可以充分利用非常方便的stat_sm
浏览 1提问于2017-05-04得票数 0
从交叉验证的交叉张贴：
我以前见过这个问题，但我还没有找到一个明确的消息来源来回答以下具体问题：
应用于小型A/B测试的最合适的统计测试是什么？
分析小型A/B测试的R代码和解释是什么？
我正在做一个小测试，看看哪些广告表现得更好。我有以下结果：
位置1:
variation,impressions,clicks row-1,753,26 row-3,767 7
位置2:
variation,impressions,clicks row-1,753,16 row-3,767 13
位置3:
variation,impressions,clicks row-1,753,2 row-3,767 7
浏览 0提问于2014-08-08得票数 2
我有几个因素的数据。我运行了一个带有均值和置信区间的自举模型。我想绘制两个数据点以及模型结果均值和置信区间。我怎样才能做到这一点呢？
yval <- c(0.10,0.12,0.50,0.13,0.20,0.15,0.68,0.71,0.90,0.10,0.11,0.12,0.14,0.15,0.16,0.20,0.14,0.15,0.66,0.222)
type <- c("A","S","A","S","A","S","A","S","A
浏览 8提问于2019-07-23得票数 0
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根据样本数据计算置信区间
、、、、
我有样本数据，我想要计算其置信区间，假设为正态分布。
我已经找到并安装了numpy和scipy包，并让numpy返回一个平均值和标准差(numpy.mean(数据)，数据是一个列表)。任何关于获得样本置信区间的建议都将不胜感激。
浏览 3提问于2013-02-23得票数 157
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我正在R中运行一个简单的遗传漂移模拟。
# Population size
N<-5000
# Number with focal allele
X1<-(N/2)
# Number of generations
ngens<-(2000)
# Number of replicates
nreps<-10
# Drift function
drift <- function(N, X1, ngens, nreps) {
# Makes a matrix of NA's of nreps columns, and ngen rows
p &l
浏览 0提问于2012-11-13得票数 3
1回答
我知道有一种方法可以用方框图来绘制密度图，如下所示:基本上，在这幅图中，使用了中位数和四分位数。
然而，我无法找到如何表示每个密度图的均值&置信区间。我想知道是否有一种方法可以在x轴上绘制“均值和置信区间”线(而不是基于ggplot2的带中值和四分位数的方框图)。
我试图使用geom_errorbarh，但未能生成我想要看到的内容。
这是在sum_stat中保存的平均置信区间和95%置信区间计算的R码。
library(ggplot2)
library(ggridges)
library(grid)
library(reshape2)
library(ggstance)
li
浏览 1提问于2020-01-27得票数 4
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2回答
创建n个正态分布的m样本
、、、
我必须建立n个大小为n的m=1450样本，其中n{100,200,300.5000}的X总体的正态分布为9,22和variance=1.62^2，对于每个样本，我需要在方差未知(显着性level=0.98)的假设下，为平均值建立置信区间。然后，对于每个n，我必须计算置信区间振幅的平均值。
对于第一部分(创建m个大小为n的示例)，我尝试了以下方法，但没有成功：
sizes <- seq(100,5000,by=100)
m<-1450
normal=for (i in sizes){
replicate(1450, rnorm(i,9.22,sqrt(1.62^2), simplif
浏览 4提问于2021-12-14得票数 2
1回答
我想在R Markdown中创建一个回归表，其中包括指数系数、指数上、下95%置信区间以及logistic回归模型中每个变量的p值。
```{r}
#基本表
图书馆(针织品)
x1 <- r范数(100，0，1)
x2 <- rpois(100,5)
y1 <- rbinom(100,1,0.33)
df <- data.frame(x1，x2，y1)
模型x <- glm(y1 ~ x1 + x2，data = df，族=“二项式”)
kable(总结(模型)$coef)
#获得OR和95% CI的操作
orx <- exp(c(OR = coef(mod
浏览 1提问于2018-06-18得票数 0
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我得到的是ROC曲线下具有不同区域的向量(不同的研究)，例如，
a <- c(.91, .85, .76, .89)
我也有每项研究的绝对参与人数，例如，
n <- c(50, 34, 26, 47)
我计算了以下区域的加权平均值
weighted.mean(a, n)
在R中，有没有一种方法可以根据我掌握的信息来计算加权平均值的95%置信区间？我研究了pROC，但据我所知，你需要每条ROC曲线的原始数据(我没有)。我将非常感谢您的任何建议！
浏览 0提问于2016-06-23得票数 4
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你好，我需要在-1到1之间的区间内找到一个随机数样本的平均值，置信区间为95 %，然后重复这个过程50次，我使用的是一个计算50次重复的均值的for循环，但是当我将它应用到置信区间时，它并不计算我有以下代码的标准差。
for (i in 1:50) {
n<-100
z[i] <-runif(min=-1,max=1,n)
m[i] <-mean(z[i])
s[i] <-sd(z[i])
sigma[i] <-1.96*(s[i] /sqrt(n))
ls[i] <-m[i] +sigma[i]
li[i] <-m[i]
浏览 5提问于2022-10-25得票数 1
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因此，下面是输出日志正常数据平均值的函数：
boot_mean <- function(data, ind){
exp(base::mean(data[ind])+var(data[ind])/2)
}
如果我将boot.ci(boot())函数应用于记录正常数据，就会得到不合理的置信区间：
CALL :
boot.ci(boot.out = boot(rlnorm(n, meanlog = 1, sdlog = 0.5),
statistic = boot_mean, R = 100))
Intervals :
Level Normal
浏览 0提问于2021-10-26得票数 0
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我有一些从模型中收集的数据。我想绘制一段时间内人口的大小。我有每个时间步的种群大小，并有100个重复。我想画出每个时间步的平均人口大小，以及95%的置信区间(如果可能的话，作为阴影)。
我以前没有用过ggplot。到目前为止，我一直在使用R中的普通(基础)图。但我想看看ggplot会是什么样子。
这是我到目前为止所知道的：
ggplot(data=model1, aes(x=steps., y= pop-size, col='blue')) +
geom_line()
这绘制了所有的点，看起来很好，但我不知道如何绘制平均值和添加置信区间。
浏览 1提问于2015-09-19得票数 11
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我有一个家庭作业问题，要求我使用R中的模拟来测试置信区间(作为上一个问题的一部分)的覆盖概率。
我的代码试图从我拥有的样本数据中生成1000个随机样本(通过替换)，有效地将我的原始样本视为我的新总体。随机样本的大小与我的总体相同。然后，我想为每个随机样本找到95%的置信区间，看看有多少样本包含“真实均值”(在问题陈述中给出)与“总体均值”(我的原始样本的均值)。
set.seed(1987)
iq <- rnorm(1000,91.08065,14.40393)
pop_mean <- mean(iq) #the mean of my sample is now conside
浏览 1提问于2019-01-16得票数 1
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