我有这个 R 中的条形图代码

这是我的数据

总共有 8 个条，我想为每个给定的平均值标准误差添加误差条，例如尼古丁的基础 HR 的误差条为 10.72898 但是我不知道该怎么做——谢谢！

我为 Excel 编写了一个用户定义的函数，它添加了标准错误函数。该函数运行良好，除非在不连续的单元格或范围上使用它。例如：函数适用于单元格 ( A1:A200)，但不适用于单元格 ( A1,B2,C3,D14)

据我所知，问题出在Size = WorksheetFunction.Count(numbers)后来在分母中使用时。

滚动窗口回归估计如下：data=datam，每个周期 60 个窗口

在此图中，还需要通过使用 HAC 和非 HAC SE 作为斜率系数来添加置信区间。为了获得我试过的 SE

但我得到一个错误 -

错误：$ 运算符对原子向量无效

请告知我哪里出错了。

第一次在网站上提问，所以如果我没有提供足够的细节，请告诉我。我目前有一个来自 R 的散点图输出，其中包含三个独立处理的三个回归线。我希望在这个图中包含标准误差，但是每次处理超过 n>100，为每个数据点添加标准误差条使得阅读这个图变得非常困难。我正在尝试重新创建类似于我附加的图片的东西，其中回归线周围的透明缓冲区将是回归线周围的标准误差。这一切都将在 R 工作室中完成。

我不知道这是否可能，但如果有人过去创建过这样的图形并且知道创建它的编码，请告诉我。

再次，让我知道我是否可以以任何方式澄清。

我已经检查了这个站点以及其他 R 编码支持网络，以获取获得这种数字的潜在命令，但没有找到任何东西。

我在调查中计算 SE 时遇到了一些问题。这是我想做的一个例子，我尝试在 R 中使用调查包。（下面示例中的 fpc 等于每个层中的观察数）

生成数据的代码：

然后我尝试使用调查包计算平均值和 SE：

我的第一个问题是：我如何考虑在我的研究中没有回答的观察的权重？在上面的示例中，我在运行该函数之前删除了我的 NA 观察结果，但我想包含此信息。我假设 SE 会更大或更小，这取决于我是否对权重最大的观察有答案？

我的第二个问题是：如何计算“净值”的 SE？认为：

我可以将“净值”计算为 answer1 - answer3 = 0.60803 - 0.15679 = 0.45124。我怎样才能得到这个“净值”的 SE？

在对模型选择进行交叉验证时，我发现有很多方法可以引用交叉验证分数的“标准差”（这里的“分数”是指评估指标，例如准确度、AUC、损失等）

1) 一种方法是计算 K 折分数平均值的标准偏差（= K 折的标准偏差 / sqrt(K)）。

2）第二种方法是只计算K折分数的标准差。可以在这里找到一个例子：

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_svm_anova.html

3）另一种我不完全理解的方式。它似乎计算了 K folds / sqrt(N) 的标准偏差，其中 N 是数据集的大小......

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/exercises/plot_cv_diabetes.html

我个人认为 1) 是正确的，因为我们更关心样本均值的标准误差（这里 = K 倍验证的平均分数）而不是样本的标准差。谁能解释首选哪种方式？

我已经使用mcreg包的戴明回归计算了回归参数：

有谁知道我如何计算估计的标准误差？

我有一个由 12 张纸组成的 Excel 文档。
每个工作表都包含大量数据，范围从 A 列到 X 列，并且行中的范围可变。
我正在尝试为每张纸计算每列的平均值和标准误差。最好在摘要表上提供输出。

我的思考过程：

1. 我设法让最后一行下的每个单元格计算平均值。
2. 当我尝试对标准误差做同样的事情时，问题是步骤 1) 中计算的平均值包含在计算中。
3. 毕竟，在单独的“摘要”选项卡中显示这些计算的结果似乎更方便。

这是我尝试过的代码，它适用于在列中最后一个值下方生成的平均值。

Tl; dr：我想编写代码来计算我的 Excel 文件中每张表的每一列的平均值和标准误差，结果应该在“摘要”表上产生。

我的条形图有问题 - 误差条只出现在分组变量列的角落，而不是集中显示在它们上。我正在使用的代码是这样的：

我尝试过的替代代码也无法使用，包括将“show.legend = FALSE”添加到 geom_bar(); 添加“facet_wrap（~Cond）”plot.a；并在 ggplot(aes()) 中引入“fill = Temp”。最接近的解决方案是当我将 position_dodge() 参数更改为：

（其余代码保持不变）。这将误差条移向列的中心，但也将列移向彼此，最终使它们重叠（见附图）。

我非常感谢这方面的帮助。

谢谢！

我正在使用bbmle包中的 mle2 函数进行以下最大似然估计：

我需要估计这个模型的聚类标准误差，在变量c_id上聚类。我正在尝试实现三明治估计器，但无法从 mle2 输出中检索“肉”部分。我也尝试过使用nlm和optim（mle2 基本上是这些方法的包装）有什么建议吗？一般来说，是否有任何包提供计算聚类标准误差的函数以用于一般函数的 MLE 估计？