问题标签 [confidence-interval]

我有以下数据：

我想绘制一个图表，显示所有 x 与线（linespoint）连接的平均值，并显示所有置信区间 [ci_lower，ci_upper]。我设法使用 2 个地块做到了这一点。

但是，两种颜色看起来不太好，我觉得应该有一种方法可以用一个情节来做到这一点。

解决方案代码是什么？

最好的，威尔

我从来没有得出任何结论：这个问题，所以我想我会改写它并再次问。

我想对我的数据集进行 10,000 次二次抽样，以便为我的每个响应生成均值和 95% 的 CI。

以下是数据集结构的示例：

我只想对每个研究/变量组合进行一次二次抽样。因此，例如，子集数据集将如下所示：

请注意，第 3 行和第 6 行已经消失，因为它们都测量了一个变量两次（第一种情况是 B，第二种情况是 A）。

我想一次又一次地绘制二次抽样数据集，因此我可以推导出 value1 和 value2 的整体均值，每个变量的置信区间为 95%。所以在整个子采样例程之后我想要的输出是：

这是我必须获取子集的一些代码：

任何帮助表示赞赏。我知道这很复杂，所以如果您需要澄清，请告诉我！

我正在绘制 [x,y] 对数据。我正在使用最小二乘回归模型计算曲线的最佳拟合线并相应地预测 y 值。

我现在想生成 95% 的置信区间值并绘制它。如果有人可以帮助我计算置信带 y 值的公式，那就太好了。在发帖之前，我确实尝试过谷歌搜索。但是，大多数网站都认为，我已经有了一些数据。如果您能指导我找到一些好的链接，这也会有所帮助。

在此先感谢，S。

我们正在为生物学学生教授一门统计课程，并尝试使用 R 作为计算和数据可视化平台。我们希望尽可能避免使用额外的包并在 R 中做任何非常“花哨”的事情；本课程的重点是统计，而不是编程。尽管如此，我们还没有找到在 R 中为双因素 ANOVA 设计生成误差线图的非常好的方法。我们正在使用 ggplot2 包来制作绘图，虽然它确实有一个内置的 stat_summary 方法来生成 95% CI 误差线，但这些计算方法可能并不总是正确的方法。下面，我手动查看了 ANOVA 的代码并手动计算了 95% CI（标准误差是根据总残差估计的，而不仅仅是组内方差 ggplot' s 总结方法将使用）。最后，其实是有剧情的。

所以问题是......有没有更容易/更快/更简单的方法来做这一切？

我创建了一个基于似然函数和模拟的概率模拟，所有这些都可以使用下面的代码进行复制。

这是似然函数：

这是进行估计的功能：

这是生成模拟模型的函数：

这模拟了一个 n 大小等于 100：

下面的这个函数将基于非参数引导方法计算置信区间（注意正在使用的示例函数）：

下面的这个函数只是清理引导输出，置信区间是我想要绘制的：

我想绘制这样的图（下图），但根据上面的 processres 函数添加置信区间。如何将这些置信区间添加到图中？

我也对不同的情节代码和/或包持开放态度。我只想要一个基于此模拟的图表，并添加置信区间。

谢谢！

我是新的 R 用户，在使用引导包时遇到问题。我想要做的就是使用自举生成围绕数字向量均值的置信区间，例如：

有小费吗？

我想在 XYplot 中添加 99% 和 95% 的置信区间。

以下是数据：

我想确定 Y 的最大值，相应的 X 值是箱线图中中值的位置。每当 Y 的值下降 1 点（左或右）是 99% 置信区间（将在框内）并且每当 Y 下降到 2（左和右）时，将表示 x 中的相应位置由晶须。

想要的情节：

解释。

对应的 x 值到 max(Y) = 6.7 对应的 x 值到左边的盒子 = 6.7 - 1, 右边的盒子 = 6.7 - 1 对应的 x 值到左边的胡须 = 6.7 - 2, 右边的胡须 = 6.7 - 2

使用 sciplot 库中的 lineplot.CI 制作交互图时，误差线可能会跨组重叠。例如，

通过向分组变量添加抖动并将 x.cont 设置为 TRUE，可以沿 x 轴分隔组，但这会使图中的线条消失：

是否可以让线条出现并抖动点，以使误差线不重叠？或者有没有更好的方法来制作这种情节？

我有一个网页，向用户展示了一组产品，他们通过选择他们喜欢的产品来表达对产品的兴趣。

我正在运行 AB 实验来测试此页面的两个版本，每个版本显示一组不同的产品。我在这个实验中测试的指标是用户选择的产品数量。

我在 AB 测试中找到的所有资源都假设了一个“试验和转换”模型，其中有 X 次试验，并且从这些试验中，发生了 Y 次转换。在此模型中，Y <= X。

就我而言，在某些情况下，我在该页面上选择了 X = # 个页面的展示次数和 Y = # 个产品，其中 Y > X。在这种情况下，如何确定哪个版本的性能更好？

在 RI 中有以下内容matrix（每行代表从相同样本数据生成的引导 95% 置信区间）：

我知道数据的真实总体平均值是 23.3。所以前两个包括真正的平均值，但第三个不包括。

在 R 中，我想通过时间运行一个for循环，每次检查数据的真实总体平均值是否在该特定区间内，然后返回一个高度的列向量，如果区间包含真实平均值，否则返回。inrow(matrix)inrow(matrix)TRUEFALSE

我怎么能这样做？