confidence-interval

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this solution如何使用pandas/python来实现？这个问题涉及使用此stats.stackexchange solution围绕平均值找到95％CI的实现。 import pandas as pd from IPython.display import display import scipy import scipy.stats as st import scikits

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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。几年前我用过R，现在我什么都记不起来了，但我确信有可能画出这样的图表，每个单点的置信区间和各点之间的主线（如截图中所示）。我已经有了我需要的所有数据，预先使用电子表格进行计算。一个简单的例子：点值（平均先前值的）：4（在10米），5（20米），6（30米）置信区间：0.2（为值4 ），0.5（对于值5），0.9（对于值6）我需要的语法绘制图表

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用时间序列数据绘制ggplot2中的平均值和置信区间

从以下question中，我们创建了一些虚拟数据。然后将其转换为ggplot2可以理解的格式，我们生成一个简单的图表，显示var随时间的变化。 test_data <- data.frame( var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))), var1 = 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10

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R：预测（）的零膨胀不会返回se.fit

我试图计算置信区间为零膨胀已设置使用功能zeroinfl（）如果我使用函数计算它们的线性模型或GLM predict(glm, newdata, type = "response", se.fit = TRUE) 它工作正常，并返回$契合，$ se.fit，$ DF和$ residual.scale值（我不知道是什么最后两个产出代表 - 澄清，也非常赞赏）。但是，当我用零膨胀模型替换glm

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计算置信区间

我有以下数据框： +---------------+-----------+-------------+-----+----+----+--------------------+-------------------+------+--------------------+-------+-------+--------------------+ | time_stamp_0|sender_ip

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Stargazer置信区间错误？

所以我非常喜欢显示统计回归模型的stargazer包。我一直在使用R和Stata来完成教科书中的一些问题。我发现的一个问题是，由stargazer包打印的置信区间与stata的置信区间并不相符。我确定手动完成后，stata中的CI是正确的。因为问题可能可能在于我如何处理数据，所以我在此将其作为可选选项提供。我主要关心的是确定CI为什么不回应。从以前的文章中，这里是查找我正在使用的数据的一种可能方

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光滑置信区间

我尝试使用以下tutorial特别是线绘制Kaplan-Meier曲线： require("survival") fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung) ggsurvplot(fit, linetype = "strata", conf.int = TRUE, pval = TRUE, palette = "Dark2")

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比较R中的许多相关性

随着时间的推移，我有数百个种群（不同物种，地点等）的相关性。我如何统计分析所有这些相关性（各自的组）？我有p值，配置文件，相关系数为每600 +相关，但我怎么能比较这些组内（物种，位置等）。我试图在数据相关人口数（百分比）和年份，物种和位置（变成虚拟变量）上进行大的部分相关性作为控制因素，当家庭内部以及与位置相关时（作为虚拟变量）作为一个控制变量时关联物种内，但我不知道这是否正确。下面是一些

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ggplot2 - 如何在条形图上居中放置置信区间吧

这已被问及其他帖子，但我还没有想出如何正确使用position_dodge。如何将图形中每个栏中的每个CI栏居中？ df <- structure(list(Ano = c(2012, 2012, 2012, 2016, 2016, 2016), Grupo = c("Controle", "Tratado", "Total", "Controle", "Tr

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使用Bebber等2007找到估计的总物种和该数字上的置信区间

我的问题是统计和R相关的混合。我试图从Bebber等人实现一个模型。（使用发现曲线预测未知物种的数量）来估计我的数据集中未发现物种的总数（通过查找物种的预期总数）以及围绕预测物种总数的置信区间。（St）= k（Ntot-Nt-1）给出了物种总数的估计值，它是通过拟合St对Nt-1（具有quasipoisson误差）的glm计算得到的，其中St是每年的物种数量，Nt-1是前一年的累计物种数量，k