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我正在尝试使用 wp.crt2arm 计算集群大小，但在尝试执行代码时遇到以下错误： wp.crt2arm(f=0.25, n=15, icc=0.1, alpha=0.05, power=0.80,替代=c（“双面”））

错误：nuniroot(function(J) eval(p.body) - power, ifelse(is.null(interval), 中的错误：请提供一个包含两个值的区间，例如 c(0,1)。

任何人都可以帮助解决这个问题。谢谢！

我正在尝试R为调查实验做一些功率计算。

我知道如何使用pwr命令来做到这一点。例如，以下命令显示我检测效果大小为 0.2 的最佳样本量是每组有 394 名受访者。

我想说明我有一个两阶段整群抽样策略的事实。例如，选择一组 30 个教室，然后在每个教室中随机抽取 10 名学生进行访谈。如何在功效分析中考虑这种抽样差异？

请注意，这不是类似于集群随机试验 (CRT)的场景。鉴于调查实验的性质，治疗不是在小组层面分配，而是在单位层面分配。换句话说，每个班级都会随机分配经过治疗和控制的学生。

在这种情况下，是否有一种简单直观的方法来运行功率分析？也许指定某种形式的类内相关？

非常感谢你的帮助

我正在尝试进行机器学习来对 FTIR 数据进行分类，但我只得到了大约 50 个 FTIR 数据样本。如果有人知道可以从 50 个样本中制作新数据/假数据（我不确定条款）以增加我的样本量，我想征求意见。如果有一些关于这方面的论文也会非常有帮助。

我对数据进行了分组，其中每个条形都有不同的样本量，范围从 0 样本到 >600。对于不同的数据，我希望再有 2 个相同图表的面板，如果我只是在每个条形上方写下样本大小，这将使它非常拥挤/难以阅读。

我决定制作第二个轴并将样本大小绘制为条形图上的点图。但是我无法得到它，所以点在条上对齐。我尝试调整条形的宽度以及分组条形和条形组之间的间距。并且为点图设置的间距应该与这些宽度/间距相同（参见 verts）。但它显然不是（见下面链接的照片）。有谁知道出了什么问题？有什么解决办法还是我应该继续尝试用不同的方式来传达样本量？

这是我用来绘制图形的代码的精简版本以及它现在的样子。

可重现的代码：

我想计算最小样本量或使用二项式度量 X（例如对话率）的 A/B/N 测试。我想使用Student's t test vs Welch t。我知道 welch t 检验适用于不同的方差和不同的组间样本量。给定：mde。预期最小差异：两组 ci 之间的绝对差异。置信水平功率。统计功率 p。对照组的基线转化率 (bcr) N. 包括对照组在内的组数。（默认 N = 2）使用两个样本测试。我们如何计算最小样本量。我知道如何计算比例和 z 分数。 Pooled_prob=(bcr+bcr+mde)/2

min n= (2 * pooled_prob * (1 - pooled_prob) * (Z_beta + Z_alpha)**2 / mde**2)

有人可以在这方面提供帮助吗？

我进行了一项包含两种治疗和一种安慰剂的三项武装临床试验。我要比较三者之间的受限平均生存时间。

我需要找到每个手臂的样本量（平均分配）

我知道 R 软件有 survRM2 包，用于计算两次武装试验的 RMST 的样本量。使用的代码是：

library(SSRMST) ssrmst(ac_rate=ac_rate, ac_period=ac_period, tot_time=tot_time, tau=tau, shape0=shape0, scale0=scale0, shape1=shape1, scale1=scale1, margin=margin, seed=seed)

所以，我的问题是，我如何使用这个包来计算三武装试验的样本量（分配相等）。上面的代码将如何修改？

任何指导都会非常有帮助。

嗨，我正在为 KNN 建模准备一些短信数据。

我正在尝试训练和测试数据。但是我的数据列表的长度似乎只有 1。这很奇怪。当我调用 PRINT 函数时，我可以看到那里的所有文本。

这会导致值错误：“ValueError：找到样本数量不一致的输入变量：[3, 2]”

有没有办法让我确定正确的列表长度？

或者任何人都可以帮我解决我哪里出错了？

提前致谢。

ps 我是学生，刚开始学 Python

代码在这里：

我有一个关于绘制概率密度函数（PDF）图的问题，无论 Python 中的样本大小如何。

这是我的代码。

这是图表。但是，当我将样本数从 1000 更改为 100 时，例如x = np.random.normal(45, 9, 100)，图形形状会发生变化。

这是因为缺乏样本量不能代表完全的正态分布。如果我们在 Excel 中绘制一个样本量有限的正态分布图，我们可以发现同样的问题。

但是，在 R 中，stat_function()无论样本大小如何，始终提供相同形状的正态分布图。

在 R 中，当我运行以下代码时，无论样本大小如何，我都可以获得相同形状的正态分布图。它假设给定均值和标准差的完全正态分布。

你能告诉我如何在 Python 中像 R 一样获得如此一致的正态分布图吗？无论样本大小如何，我都想在 Python 中获得相同形状的正态分布图。

总是，非常感谢！！