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ポアソン分布では、平均は分散と等しくなります。分散の信頼区間を見つけたいのですが。以下の私の推論は正しいですか？ 中心極限定理を使用して、平均 95％信頼区間を作成します。 したがって、 は、不等式は数学の他の不等式と同じように機能するはずですが、統計によりカーブボールがスローされることがあるため、確信が持てません。このアプローチが有効かどうかを論じている論文は見つかりません。μμ\mu L≤μ≤UL≤μ≤UL \leq \mu \leq U μ=σ2μ=σ2\mu=\sigma^2 L≤σ2≤UL≤σ2≤UL \leq \sigma^2 \leq U これのもう1つの良い例は、正規分布の平均と中央値の信頼区間です。平均信頼区間は小さくなりますが、中央信頼区間の方がロバストであるため、どちらか一方が他方の推定値として推奨される場合があります。

8 confidence-interval  variance  poisson-distribution 

これはこの質問 から派生したものです。Rを使用して各個人の複数の測定値を持つ2つのグループを比較する方法は？ そこでの回答で（私が正しく理解した場合）、被験者内分散はグループ平均についてなされた推論に影響を与えず、単純に平均の平均をとってグループ平均を計算し、次にグループ内分散を計算してそれを使用することは問題ありません有意性検定を実行します。サブジェクト内の分散が大きいほど、グループについて確信が持てない、またはそれを望んでも意味がない理由を理解できない方法を使用したいと思います。 これは、元のデータと、同じ被験者平均を使用したシミュレーションデータのプロットですが、これらの平均と被験者内分散（sd = .1）を使用して、正規分布から各被験者の個々の測定値をサンプリングしました。見て取れるように、グループレベルの信頼区間（一番下の行）はこれに影響されません（少なくとも私が計算した方法）。 また、3つの方法でグループ平均を推定するためにrjagsを使用しました。1）元の生データを使用する2）被験者の手段のみを使用する3）被験者内sdが小さいシミュレーションデータを使用する 結果は以下の通りです。この方法を使用すると、95％の信頼できる間隔は、ケース＃2と＃3で狭いことがわかります。これは、グループ平均について推論するときに何をしたいのかという私の直感に一致しますが、これがモデルのアーチファクトなのか、信頼できる間隔のプロパティなのかはわかりません。 注意。rjagsを使用するには、まずここからJAGSをインストールする必要があります：http ://sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files/ さまざまなコードを以下に示します。 元のデータ： structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, …

8 r  confidence-interval  mixed-model  jags  error-propagation 

多重線形回帰を実現すると、R二乗と調整済みR二乗の信頼区間を計算できることを知っています。誰かがRでそれを行う方法を知っていますか？

8 r  confidence-interval  r-squared 

私は、ランダム効果のオッズ比（Woolfの方法を使用して計算）と、あるグループで発生したイベントの95％信頼区間を別のグループと比較して報告した10件の研究のメタ分析の結果があります。 O R = 7.1 （95 ％C 私 4.4 − 11.7 ）OR=7.1 （95％ C私 4.4−11.7）OR = 7.1\ (95\%\ CI\ 4.4-11.7) 現在、この確率比をサンプリングする必要があるモデルを作成しています（確率的感度分析の目的で）。それがオッズ比であることを考えると、対数正規分布で7.1が平均であると想定していますが、ExcelのLOGNORMDIST関数を使用して分布をサンプリングできるように信頼区間を標準偏差に変換する最良の方法は何ですか？ （私は（通常、ガンマ分布のために同様の質問を見つけた信頼区間から標準偏差に-私が行方不明ですか？そしてどのようにR与えられた信頼区間と正常またはガンマ分布で平均値と標準偏差を計算するには？）とも質問対数正規分布の信頼区間を計算します（対数正規データセットの平均の信頼区間を計算するにはどうすればよいですか）。しかし、逆の方法を見つけることができないようです。）

8 confidence-interval  standard-deviation  lognormal 

箱ひげ図に少し似ています。必ずしも標準の上限信頼区間、下限信頼区間、平均、およびデータ範囲を示すボックスプロットを意味するわけではありませんが、95％信頼区間と平均という 3つのデータのみを含むボックスプロットのようなものです。 これはまさに私が欲しいものを持っていたジャーナル記事のスクリーンショットです： また、そのようなプロットを作成するために回答者が言及するソフトウェアをどのように使用するかについても知りたいです。

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いくつかの条件付き確率と、95％の信頼区間を計算しています。私のケースの多くでは、（分割表からの）試行からのx成功の単純なカウントがあるnため、で提供さbinom.confint(x, n, method='exact')れてRいるような二項信頼区間を使用できます。 しかし、他の場合では、そのようなデータがないので、ベイズの定理を使用して、持っている情報から計算します。たとえば、イベントおよび与えられた場合：baaabbb P（a | b ）= P（B |）⋅ P（a ）P（b ）P(a|b)=P(b|a)⋅P(a)P(b) P(a|b) = \frac{P(b|a) \cdot P(a)}{P(b)} \ textrm {binom.confint}（\＃\ left（b \ cap {} a）、\＃（a）\ right）を使用してP（b | a）の周りの95％信頼区間を計算でき、比率P（a）/ P（b）を周波数比\＃（a）/ \＃（b）として。この情報を使用してP（a | b）の周囲の信頼区間を導出することは可能ですか？P（b | a ）P(b|a)P(b|a)binom.confint（＃（B ∩a ）、＃（a ））binom.confint(#(b∩a),#(a))\textrm{binom.confint}(\#\left(b\cap{}a),\#(a)\right)P（a ）/ P（b ）P(a)/P(b)P(a)/P(b)＃（a ）/＃（b ）#(a)/#(b)\#(a)/\#(b)P（a | b ）P(a|b)P(a|b) ありがとう。

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G-試験はカイ二乗分布の迅速な推定値を取得する方法であって、著者によって推奨され、このよく知られたA / Bテストのチュートリアル。 このツールは正規分布を想定し、平均の差を使用して信頼度を計算します。 GテストとTテストの違いは何ですか？A / Bテストの有効性を測定するために各方法を使用することの利点または欠点は何ですか？ 私は、A / Bテストフレームワークの結果を測定するために使用する必要があるものを見つけようとしています。私たちのフレームワークには2つの一般的な使用例があります。訪問者のグループを均等に分割し、それぞれに異なる機能を示し、他のページ（たとえば、サインアップページ）でコンバージョンを測定します。訪問者のグループをテストのためにコントロールグループ（90％）と実験グループ（10％）に分け、他のページでコンバージョンを測定します。 私たちのウェブサイトは1日あたり1000から200,000の訪問を取得します（あまり変化しない実際の数を隠すためにわざと漠然としています）。これらの訪問は、約300ページにわたって指数分布して分割されます。 おかげで、ケビン

8 confidence-interval  ab-test 

車のパッケージの楕円関数は、radiusパラメーターを要求します。ヘルプでそれは「楕円を生成する円の半径」であると言います。これはどのサークルか教えていただけませんか？ どうもありがとうございました

8 r  confidence-interval  multivariate-analysis 

これは、prop.testによって推定された信頼区間です n <- 600; x <- 276; p <- 0.40 prop.test(x, n, p, alternative="two.sided", conf.level=0.95, correct=T) 95 percent confidence interval: 0.4196787 0.5008409 prop.testの下のコードを読んで、それを再現しようとしました。これらの2つの制限を取得する簡単な方法を次に示します ESTIMATE <- x/n YATES <- 0.5 conf.level <- 0.95 z <- qnorm((1 + conf.level)/2) YATES <- min(YATES, abs(x - n * p)) z22n <- z^2/(2 * n) …

8 r  confidence-interval  yates-correction 

非負の整数値を取るランダム変数あり 、各結果の確率呼び出します。の分布から独立して安価にサンプリングできます。現在、サンプルサイズはです。これは、その表示されますおおよそ指数関数的減衰とし、。ZZZ{0,1,2,…}{0,1,2,…}\{ 0,1,2,\dots \}zk:=P[Z=k]zk:=P[Z=k]z_k:=P[Z=k]ZZZ2282282^{28}z0≈0.24,z1≈0.18,…z0≈0.24,z1≈0.18,…z_0\approx 0.24, z_1\approx 0.18,\dots 私は正の係数を持つ二次形式のシーケンスを持っています： Q0(z0)=14z20Q0(z0)=14z02Q_0(z_0) = \frac14 z_0^2 Q1(z0,z1)=12z0z1Q1(z0,z1)=12z0z1Q_1(z_0,z_1) = \frac 12 {z_0 z_1} ... Q7(z0,z1,…,z7)=18(2z0z1+3z2z1+4z4z1+4z6z1+3z0z3+Q7(z0,z1,…,z7)=18(2z0z1+3z2z1+4z4z1+4z6z1+3z0z3+Q_7(z_0,z_1,\dots,z_7) = \frac{1}{8} \left(2 z_0 z_1+3 z_2 z_1+4 z_4 z_1+4 z_6 z_1+3 z_0 z_3 + \right. +4z2z3+4z3z4+4z0z5+4z2z5+4z0z7)+4z2z3+4z3z4+4z0z5+4z2z5+4z0z7)\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad \left. +4 z_2 z_3+4 z_3 z_4+4 z_0 z_5+4 z_2 z_5+4 z_0 z_7\right) ... 取得したいのは、幅が未満のの信頼区間ですが、取得できるものはすべて取得します。QiQiQ_i10−410−410^{-4} …

8 confidence-interval 

データに当てはめたモデルの2D信頼領域（1シグマ、2シグマ）をプロットしたいと思います。PyMCを使用して、6つのパラメーターを持つモデルの50k MCMC事後サンプルを生成しました。 私は信頼領域を作成するプロセスが次のようなものであることを知っています：1.）2D空間でサンプルのヒストグラムを作成する2.）等密度の等高線を特定する3.）選択した開始点（たとえば、平均）から外側に向かって積分するサンプルポイントの必要な部分が領域に含まれるまで、等密度コンターに垂直。 numpy / scipy / pymc / pylab / etcの世界で、2D信頼領域プロットを作成する便利な関数はありますか？または、後でプロットするために等高線を計算するコード化アルゴリズムまたはスタンドアロンツールはどこにありますか？

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私はprop.test()、Rを使用して、毎年孵化した卵の数からヒナの割合を計算しました。それにより、ヒナの割合だけでなく、95％信頼区間も得られることがわかります。これは、私が求めているものです。このサイトの別の質問から優れた情報をここで読んだので、95％のCIに対称性がない理由を理解しました。 しかし、これを論文でどのように報告すればよいですか？ 私は人々が値を38％（±0.2％）と報告するのを見てきましたが、括弧内の値は95％CIであることが示されています。明らかに、これは非対称CIでは機能しません。これらの場合、上限値と下限値を報告する必要がありますか？

8 r  confidence-interval  binomial 

どのような機能です： fX(x)=2λπxe−λπx2fX(x)=2λπxe−λπx2f_X(x) = 2 \lambda \pi x e^{-\lambda \pi x ^2} これは一般的なディストリビューションですか？推定器を使用して信頼区間を見つけようとしていますが、これを証明するのに苦労していますestimatorには漸近正規性があります。λλ\lambdaλ^=nπ∑ni=1X2iλ^=nπ∑i=1nXi2\hat{\lambda}=\frac{n}{\pi \sum^n_{i=1} X^2_i} ありがとう

8 distributions  confidence-interval  estimation  self-study 

線形モデルの予測区間の導出は非常に簡単です。線形モデルの予測限界の式を取得します。 自信と導出する方法を予測区間をするために当てはめ値 （一般的にとGLMS）ロジットとプロビット回帰の？

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これがまったく混乱するなら、私は謝罪します、私は幾何学的な手段にとても慣れていません。コンテキストでは、私のデータセットは35か月末のポートフォリオ値です。月ごとの成長率[Month（N）/ Month（N-1）]-1を見つけたため、34個の観測値があり、既知の前月の月末の値を使用して月末の値を推定したいと思います。たとえば、先月のポートフォリオの最終値がわかっている場合は、それに成長率を掛けて、今月の最終値+/-エラーのマージンの見積もりを取得します。 私は最初に成長率の算術平均を使用し、サンプルの標準偏差を見つけ、信頼区間を計算して下限/上限の成長率を得ました。 私はこの方法の正確さを疑っており、代わりに幾何平均を使用しようとしました。したがって、現在私は34の成長率のセットを持っていますが、1を差し引かなかったため、すべての値は正であり、幾何平均を計算し、標準偏差を計算するには、このWikipediaの式を使用しました： いまこのサイトで同様の質問を調べ、インターネットを一般的に検索し、方法や数式についてさまざまな意見を見ているので、95％CIを計算する方法に関する損失（確かに、基礎となる数学でも少し失われています）。 σg= exp⎛⎝⎜⎜Σんi = 1ln（バツ私μg）2ん−−−−−−−−−−−⎷⎞⎠⎟⎟σg=exp(∑i=1nln(xiμg)2n) \sigma_g = \exp\!\!\left(\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^n\ln\!\big(\frac{x_i}{\mu_g}\big)^2}{n}} \right) 現在、正規分布の式を使用して、幾何標準偏差から1を引いて（パーセンテージに戻すために）信頼区間を計算しています。 標準誤差= [（Geometric Stdev-1）/ Sqrt（N）]、 エラーのマージン= [標準エラー* 1.96]、および CI = [幾何平均+/-エラーのマージン] これは妥当な近似ですか、それともCIを計算するために別の方法を使用する必要がありますか？

8 distributions  confidence-interval  geometric-mean