r - 如何评估 R 中方程的误差/不确定性？

Question

我有一个四列的数据框（https://www.dropbox.com/s/hho5sgwjhlk4185/data.csv?dl=0）。我使用方程填充了rtp基于其他列的列0.03385*(pp**2)*(mv**0.94500)*(cc**(-0.03047))。现在，我想看看这个方程的不确定性，我不知道该怎么做。我应该使用某种形式的伪数据集还是蒙特卡罗，如果是，我该如何为该rtp列执行此操作？我用R。

Answer 1

据我了解您的 data.csv 表，每个样本都有一行。因此，如果我理解正确，您已经拥有所有分布正确的样本。

您计算了rtp这些样本的列。然后，如果您想要 的分布（标准误差、置信区间）rtp，只需直接从 rtp 样本值中获取！：

dat <- read.csv("data.csv")

mean(dat$rtp)
# [1] 0.008637943
median(dat$rtp)
# [1] 0.005488155
sd(dat$rtp)
# [1] 0.01236283
quantile(dat$rtp, c(0.025, 0.975))
#         2.5%        97.5% 
# 0.0007099517 0.0436855541 

就这么简单。这与您在 MCMC 样本上执行的原理完全相同，但是您已经在每一行中都有样本，因此无需使用 MCMC 来生成它们。