confidence-interval

    2

    1답변

    저는 통계학 학생이며 정규 분포의 무작위로 생성 된 샘플에 대해 할당의 일부로 다중 신뢰 구간을 생성하려고 시도하는 R 초보자입니다. 난 (이중 매트릭스)는 N (50, 6^2) 분포 (25 개)의 크기의 N = 20의 샘플을 생성하는 기능 data <- replicate(25, rnorm(20, 50, 6)) 사용. 제 질문은이 배포판의 각 샘플에 대

    1

    1답변

    나는 PCA (주 구성 요소 분석) 플롯에 대한 신뢰 타원을 그리는 것에 대해 question answered earlier을 가졌습니다. 실제로 끝난 것은 FactoMineR 패키지 (PCA, coord.ellipse 및 plot.PCA 함수의 조합)입니다. 지금 나는 자신감 타원을 그릴 수 있지만 coord.ellipse 함수의 level.conf 옵션

    7

    1답변

    bbmle 패키지에 mle2 명령을 사용하려고합니다. Bolker는 "bbmle 패키지로 최대 가능성 추정 및 분석"의 p2를보고 있습니다. 어떻게 든 올바른 시작 값을 입력하지 못했습니다. 여기에 재현 코드입니다 : l.lik.probit <-function(par, ivs, dv){ Y <- as.matrix(dv) X <- as.matrix(ivs

    4

    1답변

    우도 함수와 시뮬레이션을 기반으로 한 프로 비트 시뮬레이션을 만들었습니다. 이들 모두는 아래 코드로 복제 할 수 있습니다. my.probit <- function(y,x) { # use OLS to get start values par <- lm(y~x)$coefficients ytilde <- 2*y-1 # Run optim res <- opti

    3

    1답변

    입니다. 새로운 R 사용자이며 부트 패키지를 사용하는 데 문제가 있습니다. 내가하고 싶은 것은 부트 스트랩을 사용하여 숫자의 벡터에 대한 평균 주위의 신뢰 구간을 생성하는 것입니다 : x <- rnorm(100, 1, .5) 팁이 있습니까?

    2

    1답변

    sciplot 라이브러리에서 lineplot.CI를 사용하여 상호 작용 플롯을 만들 때 오류 막대가 그룹간에 겹칠 수 있습니다. 예를 들어, data = c(1,5,3,7,3,7,5,9) grp1 = c(1,1,1,1,2,2,2,2) grp2 = c(1,1,2,2,1,1,2,2) lineplot.CI(grp1, data, grp2) 그룹은 그룹화

    4

    1답변

    R 패키지 randomForest은 포리스트의 각 트리에 대한 평균 제곱 오류를보고합니다. 그러나 각 데이터에 대한 사례에 대한 신뢰도 측정이 필요합니다. randomForest은 단일 트리의 예측을 평균하여 casewise 예측을 계산하므로 casentially 표준 오류와 신뢰 구간을 계산할 수도 있어야한다고 생각합니다. 출력 randomForest 객

    4

    1답변

    통계 클래스에서는 Stata를 사용하고 R 사용자이기 때문에 R에서 동일한 작업을 수행하려고합니다. 올바른 결과를 얻었지만 신뢰 구간만큼 단순한 것을 얻는 다소 어색한 방법처럼. 여기 내 원유 해결책 : library(quantreg) na = round(runif(100, min=127, max=144)) f <- rq(na~1, tau=.5, dat

    3

    2답변

    시계열에서 추세를 예측해야하는 상황이 있으며 신뢰 구간을 표시해야합니다. Highcharts에서 y- 값의 두 세트를 링크로 표시하고 둘 사이의 영역을 음영 처리하는 방법이 있습니까? 이런 식으로 뭔가 : 좁은 신뢰 구간을 결합 예측, 두 시계열 및 넓은 신뢰 구간을 바인딩이 더 많은 시간이 시리즈 : 내가 다섯 시계열이 http://www.psychoso

    4

    1답변

    내일 예정인 과제에 대한 신뢰 구간을 가진 상호 작용 플롯을 그려야합니다. 이것은 내 데이터 세트입니다 : Snail0 water lightness total_migration control dark 9.5 control dark 20 control dark 22 control dark 24 contr