问题标签 [confidence-interval]

所以我有一个三列数据框，其中包含 Trials、Ind. Variable、Observation。就像是：

df1<- data.frame(Trial=rep(1:10,5), Variable=rep(1:5, each=10), Observation=rnorm(1:50))

我正在尝试绘制 95% 的 conf。使用以下效率相当低的方法对每个试验的平均值进行间隔：

这是低效的，因为它重复了 ymin、ymax 的值。我已经看过 geom_ribbon 方法，但我仍然需要复制。但是，如果我使用任何类型的平滑，例如 glm，代码会简单得多，没有重复。有没有更好的方法来做到这一点？

参考： 1. R 用 ggplot 绘制置信带 2.用 ggplot2 手动着色置信区间 3. http://docs.ggplot2.org/current/geom_smooth.html

我知道我需要 mean 和 sd 来找到间隔，但是，如果问题是：

在对 1,000 名随机选择的工人进行的调查中，其中 520 名是女性。根据调查，为女性工人的比例创建 95% 的置信区间。

我如何找到 mean 和 sd 呢？

对于不同的测试条件（电压），我必须评估存在辐射的电气设备的 MTTF。
对于每个电压，我只能测试几个单元（通常为 5 个），失败的单元数量范围从 0（低电压）到可能 5（高电压）。
因此，这是一个可能具有非常高的“正确”审查的生存分析案例（例如，在辐照结束时，可能只有一个单元发生故障，其他 4 个单元会正常）。我不是统计学家，所以想请教一下。

我正在使用 R 和“生存”包来处理数据。根据我的理解，R 计算 Kaplan-Meier 估计量并尝试将得到的经验分布拟合到 Weibull 故障模型（我正在使用带有 dist="weibull" 的 survreg，这是此类设备的故障模型）

我的问题：

我可以计算 MTTF（我使用 Weibull 分布的平均值和 Weibull 拟合产生的参数），但我有点迷失了获得 MTTF 的 95% 置信区间。
应用于 survreg(...) 的返回的 vcov() 函数提供了 Weibull 参数的方差和协方差，但我认为由于未集成的 Kaplan-Meier 估计量（参见：Greenwood 公式）存在额外的不确定性到整个事情。

我不知道如何将所有部分放在一起；R（在生存包或其他地方）有设施来实现这一点吗？或者您能否提供有关如何集成所有错误源的指南？

这是我到目前为止所做的。我不确定如何创建 95% 置信区间：

我知道我必须使用这段代码，但我不确定我应该在新数据中使用什么或间隔（我想我应该使用prediction）来解决这个问题：

我陷入的部分的放大版本：

假设我们有一个大小为 n = 8 的随机样本，来自对数正态分布，参数为 mu 和 sigma。由于它是一个小样本，因此我将使用非正态总体中的 t 置信区间。我进行了模拟以确定 90% t-CI 的真实（模拟）CI，其中 mu=1 和 sigma=1.5

我的问题是我下面的代码遵循正态分布，它需要是对数正态分布。我知道 rnorm 必须成为 rlnorm 以便随机变量来自对数分布。但我需要改变 mu 和 sigma 是什么。正态分布中的 Mu 和 sigma 在对数分布中不同。

对数分布中的 Mu = exp(μ + 1/2 σ^2)。而 sigma 是 exp (2 (μ+sigma^2)) – exp2 (μ+sigma^2)

我只是对如何将这两个方程合并到我的代码中感到困惑。

顺便说一句-如果您还没有猜到，我对 R 非常陌生。任何帮助将不胜感激！

编辑：所以我尝试用各自的公式替换 mu 和 sd ......

(mu=exp(μ + 1/2 σ2) 西格玛= exp(2μ + σ2)(exp(σ2) - 1)

我得到了 5000 的模拟信心水平。

我怎样才能获得具有置信区间的平均值，不仅可以通过图形绘制，而且可以通过以下表达式获得数值数据？

我试图检查 k 的内容，但我只找到了我的初始数据，而不是最终结果。

我如何在相同的输出中绘制p7和p6完全绘制，其中 m7 和 m6 是通过融合不同的数据集获得的？提前致谢

我正在尝试使用该软件包为我开发confReg的模型获取 conf Interval CI 。randomForest我已经尝试了这些示例，它们运行没有问题。

当我尝试selectFeatures在我的模型上使用该方法时，我收到训练数据集中每一列的错误。

错误看起来像：

我确实返回了 afeatureList并尝试运行learnFromDataset它，但我也得到了一个错误：

我希望评估模型并获得一个 CI 有人对这个库有经验吗？如果需要，我可以提供我正在运行的一整套代码，但它会使用我的数据集而不是组成的数据集来查看包中的示例，我将randomForest其用作模型......

先感谢您。

Windows 8 上的 R 3.0.2 64 位。

理查德

有人知道如何从 gbm.predict() 函数计算置信区间吗？我想要一种方法来确定我的 gbm 预测的 95% 置信区间。

泊松回归在 My R 代码中如下所示：

现在我必须计算该因子的置信区间aerobics$x1（在没有的模型中，aerobics$x1因为这并不重要）。

这可能看起来很容易，但我对 R 不熟悉，我无法在任何地方找到答案......

谁能帮助我？

提前非常感谢！