用置信区间计算两个变量对另一个分类变量的平均差
置信区间是统计学中的一个概念，用于估计总体参数的范围。在计算两个变量对另一个分类变量的平均差时，可以使用置信区间来评估这个差异的可信程度。
具体步骤如下：
- 收集数据：首先，需要收集相关的数据，包括两个变量和一个分类变量的观测值。
- 计算平均差：根据收集到的数据，计算两个变量对分类变量的平均差。平均差可以用来衡量两个变量在不同分类下的差异程度。
- 确定置信水平：选择一个置信水平，通常为95%或99%。置信水平表示我们对估计结果的可信程度。
- 计算标准误差：标准误差是用来衡量样本平均值与总体平均值之间的差异。通过计算标准误差，可以估计平均差的可信区间。
- 计算置信区间：根据所选的置信水平和标准误差，计算置信区间。置信区间表示平均差的估计范围，可以用来评估差异的显著性。
在云计算领域，置信区间的应用场景很广泛。例如，在性能测试中，可以使用置信区间来评估不同配置的云服务器的性能差异；在用户行为分析中，可以使用置信区间来评估不同用户群体的行为差异。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，可以帮助用户进行数据分析和计算。其中，腾讯云的数据分析产品包括云数据仓库、云数据库、云计算引擎等，可以帮助用户进行数据处理和分析。具体产品介绍和链接地址如下：
- 云数据仓库（Tencent Cloud Data Warehouse）：提供高性能、可扩展的数据仓库服务，支持海量数据存储和分析。详情请参考：云数据仓库产品介绍
- 云数据库（TencentDB）：提供多种数据库类型，包括关系型数据库、NoSQL数据库等，支持高可用、高性能的数据库服务。详情请参考：云数据库产品介绍
- 云计算引擎（Tencent Cloud Computing Engine）：提供弹性计算能力，支持按需分配计算资源，满足不同规模和需求的计算任务。详情请参考：云计算引擎产品介绍
通过使用腾讯云的相关产品，用户可以方便地进行数据分析和计算，并且可以利用置信区间等统计方法来评估数据的差异和显著性。
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2回答
生成具有一定平均差的随机数列表
、、、、
我必须生成一个随机数列表，它们必须具有给定的平均差。例如，给定的平均差值是10，所以这些数字是好的：1 3 5 9 15 51。我所做的是，将给定的平均差值乘以2，然后加1。如下所示：
while (i <= 50000)
{
i += Math.random() * givenAverageDiff * 2 + 1;
list.add(i);
}
但我从来没有得到过5000或更多。事实上，它始终是4850或更少。为什么？假设givenAverageDiff是10，我的错误是什么？我怎么才能修复它？
附注:用C或PHP实现对我来说也
浏览 2提问于2013-04-23得票数 2
一个分类响应变量可以接受K个不同的值。显然，狭窄的置信区间意味着在该区间内获得观测的可能性较小，因此，我们的精度更高。95%的置信区间比99%的置信区间更窄，置信区间更宽。
这是否是一个正确的解释，如果不是，什么是最好的原因呢？
浏览 6提问于2021-12-13得票数 0
1回答
抱歉，如果我的问题听起来很业余的话..
实际上，我有一组2d形式的图
设X=(x1，x2...xn)是所获得的一组相似图
Y=(y1,y2...yn) be a set of plots similar
直观地说，我可以看到X的所有图“看起来都很相似”，但是我如何找到两个图之间的得分之间的相似性，并证明它们具有很高的相似性得分。？？
我用的是R语言...谁能帮帮忙..？谢谢
浏览 0提问于2011-02-15得票数 0
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1回答
我在R中有以下代码。
df <- data.frame(Region = rep(1:3,3), education = rep(1:3,each =3),
mean = runif(9,0,1) , lo = runif(9, -1 , 0),
up = runif(9, 1, 2))
ggplot(df, aes(Region, mean)) + geom_point(size=4) +
geom_errorbar(aes(ymin = lo, ymax = up))
正如您所看到的，置信区间彼此相交。但是，我
浏览 0提问于2017-06-03得票数 1
我想用置信区间计算两个变量在另一个分类变量上的平均差值。
我对计算p1、p2和pdiff的置信区间很感兴趣
非常感谢
library(tidyverse)
iris %>%
mutate(out1 = Sepal.Length < 6,
out2 = Sepal.Length < 5) %>%
group_by(Species) %>%
summarise(p1 = mean(out1),
p2 = mean(out2),
pdiff = p1 - p2)
# A tibble:
浏览 0提问于2018-08-31得票数 2
我有13项研究，我正在对其中的平均差异进行元分析。有没有一种方法可以对齐或对齐置信区间，使括号在森林图中都排成一行？这是我当前的代码和生成的森林图的图片。
代码：
forest(result.mbw, xlab=NA,
alim=c(-300,300), xlim=c(-700,500), digits=0)
text(c(-600),14, c("Study"))
text(c(200),14, c("Mean BW Difference (g) [95% CI]"))
浏览 0提问于2016-06-18得票数 2
1回答
我用R来做一些计算。这个问题是关于R的，也是关于统计的。
假设我有一组配对样本，包括受试者注射安慰剂后的血小板浓度，然后再注射一些受试者的药物后。我想估计成对样本的平均差异。我只是在了解t分布。如果我想要使用Z检验的平均差的95%的置信区间，我可以简单地使用：
mydata$diff <- mydata$medication - mydata$placebo
mu0 <- mean(mydata$diff)
sdmu <- sd(mydata$diff) / sqrt(length(mydata$diff))
qnorm(c(0.025, 0.975), mu, sdmu)
浏览 5提问于2020-05-09得票数 0
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2回答
带R的加权总体比例置信区间的确定
、、、、
任务:计算一个范畴变量的表现形式的加权份额，并在这些加权股票周围找到置信区间。
library(dplyr)
set.seed(100)
用一个分类变量和一个权重变量组成数据集：
df <- data.frame(
Category = rep(c("A", "B", "C", "D"), times = seq(50, 200, length.out = 4)),
Weight = sample(c(1, 1/2, 1/3, 1/4, 1/5), 500, prob = c(0.1, 0.2, 0.4, 0.2,
浏览 7提问于2020-03-11得票数 1
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在二进制分类数据集上使用橙色分布小部件时，可以选择显示所有要素值的给定类标注概率的置信区间，请参阅：
这些间隔是如何计算的？我试着用关键词搜索：“分布”，“置信区间”。但我只找到了小部件UI的代码，没有指向实际统计数据计算位置的指针。
浏览 0提问于2015-07-07得票数 0
我使用以下代码对计数数据进行建模：
ModActi<-glmmTMB(Median ~ H_veg + D_veg + Landscape + JulianDay +
H_veg:D_veg + (1 | Site),
data=MyDataActi, family=nbinom2)
然后，我使用ggeffects包的ggpredict函数为分类变量“Landscape”绘制模型的预测值：
pr1 <- ggpredict(ModActi, "Landscape")
plot(pr1)
我获得了这个。
正如您所看到的，较低的置信区间是负的，就好像
浏览 1提问于2018-03-06得票数 0
我试着用两个不同的置信区间做一个柱状图-一个是样本中女性的比例，另一个是男性的比例。当然，每个类别都有两个不同的置信区间，我如何才能使这个图只有2个而不是4个置信区间呢？
ggplot(data, aes(x= GENDER)) +
geom_bar(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), stat="count", fill=c("deeppink","deepskyblue"), alpha=0.7) +
scale_y_continuous("Percent",labels =
浏览 0提问于2020-09-09得票数 0
1回答
据说，两个自变量差的方差是方差(主题置信区间)的总和。两种方法。独立样本)
我试着用两个变量的小数据集进行实验。发现两个自变量的方差和不等于差分方差。实验内容如下：
new york苹果价格3.80美元，3.76美元，3.87美元，3.99美元，4.02美元，4.25美元，4.13美元，3.98美元其差额= 0.027
LA苹果价格-3.02美元，3.22美元，3.24美元，3.02美元，3.06美元，3.15美元，3.81美元，3.44美元，差额= 0.071
的价格差异= 0.78，0.54，0.63，0.97，0.96，1.10，0.32，0.54 -方差= 0.0715
LA苹果价格方
浏览 3提问于2022-05-10得票数 0
1回答
两均值的计算差异及其置信区间
、、、、
我有使用或不使用药物"X“的患者蛋白质"F”的数据。我有三个共同创始人(年龄，体重指数，性别)，我应该调整。
我使用以下代码成功地计算了药物组和非药物组蛋白质含量的平均值：
> F <- data$f
> by(F, drugnodrug, summary)
> summ(F, by=drugnodrug)
现在，我要计算绝对平均差(95%置信区间)。
如何在R (dplyr包)中做到这一点？我是否可以使用多元线性回归来计算，以及如何计算？
浏览 2提问于2022-02-16得票数 1
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1回答
虚拟变量陷阱
、、、
在我的机器学习课程中，我学习多元线性回归，我们讨论了虚拟变量陷阱。我有一个数据集，其中包含美国、英国、法国和德国的国家、英国、fr、ge等字母编码的每个国家的国家、身高、体重、性别，而当我将这些分类变量转换为数字变量(用一个热编码器)时，性别被of编码，我对以下内容感到困惑。
当我们用两个不同的列对M和F进行编码时，如果我们不删除其中一列，我们就会陷入虚拟变量陷阱，因为男性列上的"1“显然意味着女性列上的"0”，因此我们只有一个自由度，所以另一个自由度是多余的，这里没有问题。
但是，对于country列，例如，如果其他所有列都有"0“，我们可以说一个人是法语，因此，我认
浏览 0提问于2020-04-19得票数 1
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1回答
我有两个问题:第一，我有一个定性变量类型class(Type)=table，具有不同的类别频率，比如说
Type
Type1 Type2 Type3
150 4900 4
以及我之前在另一个函数中计算的每个类别的统计数据(class是数据帧)：
df
Var1 Freq
1 Type1 0.1800
2 Type2 0.1130
3 Type3 0.2500
我想
浏览 7提问于2015-03-27得票数 0
当我在10折交叉验证下使用像LibSVM/SMO这样的分类器时，我得到了ROC面积(AUC)的输出，但没有给出置信区间(因为它被执行了10次)。有没有办法输出这个？
浏览 0提问于2015-10-24得票数 1
1回答
测试集评价的置信区间
、、、、
我想知道，在评估测试集上分类器的性能时，“最佳实践”方法是如何找到置信区间的。
据我所见，有两种不同的方法来评估一种度量的准确性，比如精确度：
用公式区间=z* sqrt( (误差* (1 -误差))/ n)计算精度，其中n是样本大小，误差是分类误差(即1-精度)，z是一个代表高斯标准差倍数的数字。
训练将测试集分割成k个折叠，并训练k个分类器，为每个分类器留下一个不同的折叠。然后在测试集上对所有这些进行评估，并计算均值和方差。
直觉上，我觉得后者会给我一个关于性能对数据变化有多“敏感”的估计，而前者会让我直接比较两种不同的模型。
我得说我有点困惑..。
浏览 0提问于2021-10-19得票数 1
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我做了5x2的交叉验证实验，之后，我做了Tukey-HSD成对比较，比较了5种技术的10个准确性，如下所示。
上图是在执行以下R命令后生成的：
data <- read.table("experimento-geral.txt", head=TRUE, sep=",", dec=".");
data$metodo <- factor(data$metodo);
summary(data$acuracia)
aov.data <- aov(data$acuracia ~ data$metodo, data=data)
a
浏览 4提问于2014-11-01得票数 0
1回答
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
1回答
这更像是一个统计问题，因为代码运行良好，但我正在学习python中的回归建模。下面有一些关于statsmodel的代码来创建一个简单的线性回归模型：
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ng = pd.read_csv('C:/Users/ben/ngDataBaseline.csv', thousands=',', index_col='Date', parse_dates=Tr
浏览 0提问于2018-09-28得票数 3
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当使用xgboost进行分类时，如何获得一个置信区间或预测离散度？
例如，如果xgboost预测一个事件的概率为0.9，那么如何获得对该概率的信心？
同样，这种信心是否被认为是异想天开的？
浏览 3提问于2016-05-24得票数 6
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1回答
计算组内和组间的平均差值
、、、
我有两组值，如下： x <- as.vector(c(1, 2, 3, 2, 1))
y <- as.vector(c(7, 7, 8, 9, 9)) 我试着计算每个组的值的平均差，以及组之间的值的平均差。 在这个小示例中，对于x，平均差为(1+2+1+0+1+0+1+1+2+1)/10=10/10=1 对于y，它将是(0+1+2+2+1+2+2+1+1+0)/10=12/10=1.2 在两个组之间，它将是(6+6+7+8+8+5+5+6+7+7+4+4+5+6+6+5+5+6+7+7+6+6+7+8+8)/25=155/25=6.2 我希望有一些方法可以用更简单的代码来做到这一
浏览 29提问于2019-06-05得票数 1
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1回答
RDD的Pyspark平均间隔
、、、、
我正在尝试使用PySpark来找出相邻元组列表之间的平均差异。
例如，如果我有一个如下的RDD
vals = [(2,110),(2,130),(2,120),(3,200),(3,206),(3,206),(4,150),(4,160),(4,170)]
我想找出每个键的平均差异。
例如，键值"2“
平均差值为(abs(110-130) + abs(130-120))/2 = 15。
到目前为止，这是我的方法。我正在尝试更改平均计算代码以适应此情况。但它似乎不起作用。
from pyspark import SparkContext
aTuple = (0,0)
interval =
浏览 5提问于2019-11-10得票数 0
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1回答
我正在尝试为glmmTMB (家族: nbinom1)中的模型估计计算95%的置信区间。
我可以使用glmer.nb模型和emmeans，使用type = "response"反向转换估计值和置信区间。
model = glmer.nb (response ~ p1 + p2 + (1|block))
emmeans(model, ~ p1 + p2, type = "response")
我认为glmmTMB中的类似函数是confint(model)，但它不会对估计值进行反向转换。
有没有人能帮我用glmer下的glmmTMB模型来实现这个功能呢
浏览 19提问于2019-08-02得票数 1
1回答
随机森林的CRAN实现提供了两个可变的重要度量:基尼重要性以及广泛使用的置换重要性定义为
对于分类，它是增加百分比的情况是OOB和错误分类时，变量是置换。对于回归，是当变量被置换时，平方OOB残差的平均增加。
默认情况下，h2o.varimp()只计算前者。在h2o中，真的没有办法从随机森林模型中获得替代措施吗？
谢谢!毫升
浏览 0提问于2018-07-29得票数 0
2回答
我目前正在处理一个包含4个分类输入变量和一个数值输出的数据集。
我使用R中的xgboost包创建了一个模型，但我找不到一种方法来计算CI。
如何计算预测的置信区间？我找到了，但我不能正确理解它。有没有人能更深入地解释一下我的问题？
浏览 0提问于2017-06-07得票数 4
我正在尝试使用scikit learn中的DecisionTreeClassifier来计算我的分类模型的置信区间。 通过阅读scikit learn文档关于交叉验证和置信区间(https://scikit-learn.org/dev/modules/cross_validation.html)，我发现了下面的代码，它看起来非常简单；然而，我不明白为什么上限大于1，准确率如何高于100%？ from sklearn.model_selection import cross_val_score
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
scores
浏览 120提问于2019-02-11得票数 4
1回答
我在寻求逻辑上的帮助，而不是解决这个问题的技术。我正在用Java编写一个程序，使用分类数据(由温度和血压映射到感染/感染/未知状态)，并相应地将给定的旅行者分类为“感染”、“NotInfected”或“未知”。
输入：输入由一个字符串组成，该字符串包含由‘#’分隔的两个部分。第一部分包含用逗号分隔的任意数量的个人的分类数据。每个人的数据包含分隔的三个值，如下所示：
温度血压范畴
第二部分是由逗号分隔的多位旅行者的体温和血压的空间分离。
输出:用逗号分隔的旅行者的分类。
样本输入输出
90 120 Infected,90 150 NotInfected,100 140 Infected,80 1
浏览 0提问于2016-02-22得票数 1
1回答
我喜欢在qqp (分位数-比较图)图中找到计算出的置信区间外点数(CI 95%)的函数。
在我的例子中：
套餐
require(MASS)
require(car)
模拟60泊松值
Resp<-rpois(60,1)
拟合二项式负分布
nbinom <- fitdistr(Resp, "Negative Binomial")
用qqp绘图
qqp(Resp, "nbinom", size = nbinom$estimate[[1]], mu = nbinom$estimate[[2]])
现在，我想使用任何函数，在qqp (分位数-比较图)
浏览 1提问于2019-03-09得票数 0
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我之前创建的这个图显示了基于两个变量的索赔开始的预测概率，PIB (在x轴上缩放)和W，表示为它的75%和25%。预测的置信区间显示在这两条线旁边。
由于我的理论认为W和PIB在索赔开始时具有交互作用，所以我想看看W对PIB的边际效应是否有任何意义。根据我在这里的阅读()，仅凭预测概率的置信区间无法确认这种影响是微不足道的。
我知道你可以很容易地从预测的概率中计算出边际效应，方法是从另一个概率中减去一个。然而，我不明白如何才能获得边际效应的置信区间--显然需要确定我的两组概率确实彼此显著不同的时间和位置。
我用来计算zeroinfl()模型对象的预测概率和这些预测概率的置信区间的函数是从在线
浏览 57提问于2020-02-23得票数 0
1回答
我拟合了一个多元回归模型，并预测了两个样本输出，y1和y2及其置信区间(y1+/-k1和y2+/-k2 )。现在我想将这两个添加为Z= y1+y2。但我如何表示Z的95%置信区间。它会像Z-k1-k2和Z+k1+k2一样吗？
浏览 1提问于2015-10-12得票数 0
是否有某种种群相似性指数可以帮助我判断两个不同数据集中的两个种群是相同的，还是至少是相似的？
数据集的变量数完全相同。
我想要一种评估相似变量的方法，但是一个整体的度量也是有效的。
我问题的背景是，考虑到人口之间的相似性，我想知道变量是否适合于在分类方法中使用。
浏览 0提问于2019-05-22得票数 1
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1回答
假设我使用mgcv的gam来预测某个newdata产生两个输出(比如g1，g2)。如何要求gam.predict返回两个预测的协方差？
我想计算某个f的f(g1，g2)的置信区间。假设两个预测遵循二元正态分布，我可以使用德耳塔定理来计算置信区间。
或者，有没有其他方法来计算这个值？
浏览 2提问于2018-10-31得票数 0
我的postgres数据库上有一个表，其中有两个主要字段：agent_id和quoted_at。
我需要用agent_id对我的数据进行分组，并计算所有quoted_at之间的平均差值。
因此，例如，如果我有以下行：
agent_id | quoted_at
---------+-----------
1 | 2020-04-02
1 | 2020-04-04
1 | 2020-04-05
平均差额将计算为：
( (2020-04-05 - 2020-04-04) +(2020-04- 2020-04-02) )/2= 1.5天
在对信息进行分组之后，
浏览 1提问于2020-08-20得票数 0
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1回答
我一直在使用Metafor进行元分析。我已经能够从14篇文章中提取赔率比、置信区间和样本量。
这是我一直使用的代码：
data <- read.csv(file="OR.csv", check.names=F,sep=",") dat=data random = rma(OR,SE_X,data=dat) forest (random) funnel (random)
我的问题是: rma函数生成的置信区间与作者提供的置信区间有很大不同。这显然是一个问题，我希望使用文章提供的置信区间，而不是RMA生成的置信区间。
有没有人能帮我一下？
谢谢
S
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
1回答
我用Excel来计算预测值的置信区间，在95%的置信区间上，所以在计算t-value时，我使用了函数TINV(5%,6)，在每边分裂2.5%和2.5%，其中6是自由度。
但是在R，预测函数中，当我给level= 0.95时，我得到了一个不同的区间，但是给出level=0.975给出的答案和excel相同。
所以，在你给level=0.975的时候，似乎是预测，那么两边的分割分别是2.5%和2.5%。
但所有这些网站，对于，另一个，说我们正在寻找95%的置信区间给出公式level=0.95 (这将意味着双方各有5%的差距)，但是90%的水平应该在95%的区间内达到0.975。
发生什么事了？我可
浏览 1提问于2017-05-07得票数 3
1回答
我使用R中的MatchIt包进行精确匹配。当我完成匹配并使用钴检查平衡时，我被告知，对于我的分类变量，Diff.Adj为0.00，对于连续变量，为-0.06。
但是，当我在in摘要中创建一个表时，这些变量的标准差异分数为:分类变量为0.65，连续变量为0.30。
有人能解释一下这两个包裹之间的差异吗？
在gt汇总中，我正在将表连接到add_difference(everything() ~ "smd")。
浏览 25提问于2022-03-23得票数 -1
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1回答
我有一个数据帧，其中包含4个样本的参数'likes, 'retweets', 'followers', 'pics'的均值的置信区间：ikke-aktant, laser, umbrella, mask。所有值都是一个包含置信区间的列表，例如[8.339078253365264, 9.023388831788864]，这是激光样本中点赞的置信区间。数据帧的图片可以在这里看到：https://imgur.com/a/NkDckII 我想把它画成一个海点图，其中y表示四个样本，x表示likes。 到目前为止，我有： ax = sns.poi
浏览 113提问于2021-04-29得票数 0
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2回答
我正试图根据大量的变量来预测按产品分类的月度销售额。有4个预测因子。一个是分类(月份)，另三个是数字。其中一个变量就是部分销售。
我试图预测的数据是嵌套的--每个产品组中都有产品组和颜色。我正试着用颜色来预测销售额。
数据是周期性的(销售额按月/季变化)。
您推荐使用什么型号？
浏览 0提问于2022-11-09得票数 0
3回答
我有一个标准的xgboost分类模型，它已经过训练，现在可以预测概率分数。然而，为了使用户界面更简单，我想把这个分数转换成一个五星级评分方案。即对分数进行离散化。
有什么明智的方法来获得这种量化的阈值，以便高评级代表高概率得分和高置信度？
例如，我正在考虑产生的置信区间，连同预测和分组高置信度高得分为5星。信心高，得分低，为1星级。高置信度、中高分、四星级等。
浏览 0提问于2018-03-11得票数 0
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我试图理解具有father.son置信区间的t.test数据集。
当我们做配对=真，输出= 0.83 1.16
当我们做配对=假时，输出= 0.76 1.23
我由此推断，当我们成对=真时，这意味着整体上的儿子比他们的配对父亲要高(当两个群体被比较，这也是有关联的)，但是当配对=假的时候，我没有什么可推断的？
PS:我没有统计学背景。
浏览 1提问于2017-02-19得票数 0
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我刚刚使用R开始了我的基本统计课程，我们正在学习使用R进行配对t检验。我遇到过这样的问题，我们得到了两组数据，我们被要求找出平均值的差异是等于0还是大于0，等等。我们对具有未知方差的两个样本x和y使用的函数类似于下面的函数；
<code>A0</code>
我的问题是，如果我们想要测试均值的差异大于或等于指定的数字，而不是小于特定的数字而不是0，我们该如何做呢？
例如，假设我们得到了10个人体重前后的两个数据。我们如何测试重量的平均差异大于或等于3千克，而不是重量的平均差异小于3千克。有没有办法做到这一点？非常感谢您在这件事上的任何指导。
浏览 48提问于2021-06-22得票数 0
如何在python中计算最小二乘拟合(scipy.optimize.leastsq)的置信区间？
浏览 2提问于2011-04-28得票数 5
1回答
我正在评估我的分类模型的准确性。我进行了4倍交叉验证，获得了以下总体精度: OA = (0.910，0.920，0.880，0.910)。所以，平均OA是0.905。我的数据集包含120个样本，因此在每次交叉验证中，我使用了90个样本进行训练(3/4)和30个样本进行验证(1/4)。
现在我要计算平均95%的置信区间。我正在考虑用以下公式计算平均(二项数比例的置信区间)的对称区间：
interval = z * sqrt ((accuracy * (1 - accuracy)) / n)
其中z是偏离高斯分布的标准差数，n是样本数。95% C.I. z = 1.96。但,
我应该用多少? 12
浏览 0提问于2022-09-23得票数 1
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我对如何用两个分类变量解释多元回归中的系数感到有点困惑。以mtcars数据集为例。根据一些在线资源和书籍，假设另一个变量处于参考水平，则其中一个分类变量的系数是水平与参考水平之间的均值差。在本例中，根据聚合结果，因子(Vs)1的系数应该是81-91=-10，但事实并非如此。是-13.92。这些说法似乎是错误的。
有人能澄清一下这一点吗？如何用“平均差”来解释系数？
fit <- lm(data=df, hp~factor(vs)+factor(cyl))
Call:
lm(formula = hp ~ factor(vs) + factor(cyl), data = df)
Coeff
浏览 2提问于2017-11-30得票数 0
1回答
for图置信区间
、、
如果您有两组数据想要在同一张图上绘制，那么有什么方法可以获得一个数据集的置信区间而不是另一个数据集的置信区间呢？例如，回归只对数据组A显示显着性，而不显示B，但您仍然希望在相同的图中直观地描述两个A&B的数据，其中只有重要组A周围的置信区间。
浏览 4提问于2015-06-28得票数 0
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我希望得到一个1's的流行率(也就是阳性标签的比率)在一个非常大的数据集中，我有。然而，考虑到模型的不确定性，我希望将这一百分比报告为95%可信区间，而不是作为对费率的准确估计。
以下是我希望执行的步骤：
根据标注的训练数据训练二进制分类器。
使用标记测试集来评估分类器的特异性和敏感性。
使用分类器可以预测数据集中未标记记录的标签。
显然，只要简单地计算预测输出的平均值，我就能得到一个精确的流行率估计。但我希望在这里实现一种方法，将流行率估计作为间隔报告。
所以我的问题是:有没有一个最佳的做法来做这件事？我发现了本研究，它训练了一个二元分类器，然后利用贝叶斯流行模型将患病率作为95%的
浏览 0提问于2018-10-19得票数 0
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我想要计算标准误差或更准确的一个效果编码变量的置信区间。下面是一个很小的例子：
data(mtcars)
mtcars$gearEff <- C(factor(mtcars$gear), sum, 3)
contrasts(mtcars$gearEff)
[,1] [,2]
3 1 0
4 0 1
5 -1 -1
mod1 <- lm(mpg ~ gearEff, data=mtcars)
summary(mod1)
##..truncated output...
Coefficients:
Estimate Std.
浏览 3提问于2014-04-20得票数 1
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我是数据科学的新手，如果这个问题看起来很愚蠢的话，我很抱歉。
我有一个数据集，它有1463个观测值，其中两个变量类似。
OverallCond: Rates the overall condition of the house
10 Very Excellent
9 Excellent
8 Very Good
7 Good
6 Above Average
5 Average
4 Below Average
3 Fair
2 Poor
1 Very Poor
MS
浏览 4提问于2017-05-19得票数 0
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我对Matlab中的神经网络工具箱(nntool)很陌生。我用相同的数据集训练了两个网络。这些神经网络中的一个含有较多的神经元，而另一个则较多。
现在我想知道:我如何比较这些网络？我怎么能说网络A比网络B好呢？
这是关于我的测试集中正确分类模式的数量吗？假设两个网络都显示了相同的测试集，网络A更正确地分类了模式。我可以说网络A(总体上)比网络B好吗？
还是我也应该根据我的表现功能来看表演呢？
是否有其他措施来比较两个不同参数训练的网络？
浏览 1提问于2015-10-10得票数 3
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