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  • 一些模型和结果类现在有一个get_prediction方法,该方法提供包括预测区间和/或预测平均值的置信区间在内的附加信息。旧答案:iv_l和iv_u给出了每个点的预测间隔的限制。预测区间是观测值的置信区间,包括误差估计。...

    更新请参阅第二个更新的答案。一些模型和结果类现在有一个get_prediction方法,该方法提供包括预测区间和/或预测平均值的置信区间在内的附加信息。

    旧答案:

    iv_l和iv_u给出了每个点的预测间隔的限制。

    预测区间是观测值的置信区间,包括误差估计。

    我认为,平均预测的置信区间在statsmodels中还不可用。

    (实际上,拟合值的置信区间隐藏在影响异常值汇总表中,但我需要对此进行验证。)

    正确的statsmodels预测方法在TODO列表中。

    添加

    OLS有置信区间,但访问有点笨拙。

    要在运行脚本后包含:from statsmodels.stats.outliers_influence import summary_table

    st, data, ss2 = summary_table(re, alpha=0.05)

    fittedvalues = data[:, 2]

    predict_mean_se = data[:, 3]

    predict_mean_ci_low, predict_mean_ci_upp = data[:, 4:6].T

    predict_ci_low, predict_ci_upp = data[:, 6:8].T

    # Check we got the right things

    print np.max(np.abs(re.fittedvalues - fittedvalues))

    print np.max(np.abs(iv_l - predict_ci_low))

    print np.max(np.abs(iv_u - predict_ci_upp))

    plt.plot(x, y, 'o')

    plt.plot(x, fittedvalues, '-', lw=2)

    plt.plot(x, predict_ci_low, 'r--', lw=2)

    plt.plot(x, predict_ci_upp, 'r--', lw=2)

    plt.plot(x, predict_mean_ci_low, 'r--', lw=2)

    plt.plot(x, predict_mean_ci_upp, 'r--', lw=2)

    plt.show()

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  • 95% 置信区间

    2020-08-31 10:19:33
    95%置信区间是一个随即区间,就是指端点为随机变量,这个随即变量通常是一个统计量,当抽取不同样本时就对应不同值,从而对应不同区间。对于某些样本来说,对应区间包含参数真值,另一些不包含。若早100...

    95%置信区间是一个随即的区间,就是指端点为随机变量,这个随即变量通常是一个统计量,当抽取不同的样本时就对应不同的值,从而对应不同的区间。对于某些样本来说,对应的区间包含参数的真值,另一些不包含。若早100次随即抽样中构造100个这样的区间,如果95次包含了参数真值,那马置信度为95%。

     

    点估计:一个人的患有新冠肺炎的概率

    区估计:一个地区患有新冠肺炎的概率

     

    95%置信区间,就是概率统计提供一种区估计方法。

     

    举个列子:

    假设人群的新冠肺炎服从:X~N(u,o2)

    其中u未知,o已知。

    对人群采样,样本的大小为n,样本的均值:

    M=(X1+X2+x3+……+Xn)/n

     

    根据大叔定律和中心极限定律,M服从:

    M~N(u,o2/n)

     

    可以计算出以u为中心,面积为95%的区间。

     

    P(u-1.96*(u/根号n)<= M<=u+1.96*(u/根号n))=0.95

    也就是,M有95%的几率落入此区间:

     

    平均绝对相对误差值(MARD%)

           平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。平均绝对误差可以避免误差相互抵消的问题,因而可以准确反映实际预测误差的大小。(网上列子)

     

     

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  • 置信度与置信区间

    2018-12-02 12:42:00
    置信区间或称置信间距,是指在某一置信度时,总体参数所在区域距离或区域长度。 置信度又称置信系数,置信水平、可靠度等,表明了区间估计可靠性。用符号1-α表示。 显著性水平:代表是在一次试验中小...
    置信区间或称置信间距,是指在某一置信度时,总体参数所在的区域距离或区域长度。
     
    置信度又称置信系数,置信水平、可靠度等,表明了区间估计的可靠性。用符号1-α表示。
     
    显著性水平:代表是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。用符号α表示。是指估计总体参数落在某一区间时,可能犯错误的概率,
     
        根据中心极限定理,若总体服从正态分布N(u,v),则样本大小为n的抽样的均值 X_bar 服从N(u,v/n),
    也就是说样本均值本身也是一个随机变量,这个随机变量围绕u, 即围绕总体的均值(未知)分布,方差为v/n. 
    样本均值本身就具有很大的不确定性,因此如果用样本均值来估计总体的真实期望u, 除非样本大小n很大,否则准确性难以评估。
        因此我们要用到置信区间。
        那么是不是说某个样本算出来的置信区间一定是好的置信区间呢,当然不是,我们说他有95%的概率是好的,
    好的意思是并不是说总体均值有95%概率落在该区间里面,而是说假设我们抽样无穷多次,那么95%的抽样算出来的置信区间包含真实均值(好的),另有5%的区间不包含(当然实际中置信区间没有好坏之说,只是做一个比喻)。
        哪些实验结果属于那95%是随机的。因此我们自然也不确定某一次具体的抽样算出来的置信区间是否一定包含真实值,但在实际中我们接受它,认为它包含真实值,在这种情况下,我们犯错的概率仅为5%(我们认为包含但实际上不包含),我们接受这个犯错概率。换句话说,某一次抽样试验得到的置信区间犯错(不包含真实值)的概率仅为5%,符合我们预先设置的底线(显著水平,也是容许犯一类错误的底线a=5%)。这样理解可能会比简单的一句我们确定这个算出来的样本置信区间有95%的可能性包含总体均值更具体吧。一句话总结,统计充满了不确定性,不要奢望100%确定,要容许犯错的可能。
     

    转载于:https://www.cnblogs.com/jwg-fendi/p/10052959.html

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  • #对数分布的置信区间 #sigma已知u的1-α置信区间 duishuci1 <-function(n,mu,sigma,alpha) { x=rlnorm(n,mu,sigma) shuzhou <-sum(log(x))/n mucimin <-shuzhou-sigma*(n**(-1/2))*qnorm(alpha/2,0,1,...

    参考论文

    [1]于洋.对数正态分布的几个性质及其参数估计[J].廊坊师范学院学报(自然科学版),2011,11(05):8-11.

    代码

    #对数分布的置信区间
    #sigma已知u的1-α置信区间
    
    duishuci1 <-function(n,mu,sigma,alpha) {
      x=rlnorm(n,mu,sigma)
      shuzhou <-sum(log(x))/n 
      mucimin <-shuzhou-sigma*(n**(-1/2))*qnorm(alpha/2,0,1,lower.tail = FALSE)
      mucimax <-shuzhou+sigma*(n**(-1/2))*qnorm(alpha/2,0,1,lower.tail = FALSE)
      return(c(mucimin,mucimax))
    }
    
    duishuci1(1000,1,1,0.05)
    
    #都未知
    
    duishuci2 <-function(n,mu,sigma,alpha) {
      x=rlnorm(n,mu,sigma)  #这个随机数生成的是sigma的,不像正态生成sigma平方
      y=log(x)
      ybar=mean(y)
      sy=sd(y)
      sy2=sy**2
      mucimin <-ybar-sy*qt(alpha/2,n-1,lower.tail = FALSE)/sqrt(n)
      mucimax <-ybar+sy*qt(alpha/2,n-1,lower.tail = FALSE)/sqrt(n)
      sigmacimin <- n*sy2/qchisq(alpha/2,n-1,lower.tail = FALSE)
      sigmacimax <- n*sy2/qchisq(1-alpha/2,n-1,lower.tail = FALSE)
      return(c(mucimin,mucimax,sigmacimin,sigmacimax))
      
    }
    
    duishuci2(1000,0,3,0.05)
    
    
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  • 我认为,平均预测的置信区间在statsmodels中还不可用.(实际上,拟合值的置信区间隐藏在effects_outlier的summary_table内,但我需要验证这一点.)统计模型的正确预测方法在TODO列表中.加成有信心的间隔是OLS,但访问有点...
  • 置信度又称显著性水平,意义阶段,信任系数等,是指估计总体参数落在某一区间时,可能犯错误概率,用符号α表示 统计分析中一般规定:正确估计概率,也即置信水平为0.95或0.99,那么显著性水平则为0.05或0.01,...
  • 数理统计——点估计与置信区间一、样本估计总体总体均值估计总体方差估计二、总体估计样本(样本Xs∼B(n,p)X_{s}\sim{B(n,p)}Xs​∼B(n,p))三、总体估计样本均值(已知μ\muμ和σ2\sigma^2σ2) 一、样本估计总体 ...
  • 3.1 中心极限定律 给定一个任意分布总体。我每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样,一共抽 m 次。...3.2 置信区间 X~N(u,σ2) X~N(u,\sigma^2) X~N(u,σ2) 从总体抽取样本数n M=X1+X2+⋯...
  • 本博客根据非常好的excel资料而编写,使用python语言操作,预计使用一周的时间更新完成。...这篇博客对应《非常好...1.1 方差已知时u的置信区间 ① 数据如下 ②python代码 tree2=pd.read_csv('D:\data2.csv',encodin...
  • 1、置信区间,用来判断目标值是否落在里面,置信水平95%表示,用同样方式重复100次来确定置信区间,有95次目标值落在估计区间内。 2、3σ原则,测试一个值是否落在(u-3σ,u+3σ)内。 区别: 1、置信区间,...
  • 区间估计

    2019-12-09 16:47:32
    区间估计 设x=(x1,x2,…,xn)是取自总体Fθ(x)一个样本,假如θ^ L (x)...该区间覆盖参数θ概率Pθ (θ^ L ≤θ≤θ^U)称为置信度。 设θ是总体一个参数,其他参数空间为θ。设x1,x2,…,xn是取自总体一个样...
  • 区间估计求解步骤: 1.构造统计量u(X1,X2⋯ ,Xn;θ)u(X_1,X_2\cdots ,X_n;\theta)u(X1​,X2​⋯,Xn​;θ) 2.P{c<u(X1,X2⋯ ,Xn;...3.求得θ\thetaθ1−α1-\alpha1−α置信区间 eg1: 设总体X
  • 【—–总体标准差已知时的单个正态总体...% 返回变量h,检验的p值,均值的置信区间muci,检验统计量的观测值zval [h,p,muci,zval] = ztest(x,100,2,0.05) 结果: 由h=1,p=0.0282拒绝原假设 且由置信区间的两个置信
  • 单个、双个正态分布区间估计--R code

    千次阅读 2017-12-21 18:21:56
    代码是选修课《数据分析与统计》上附加题,可直接...#区间估计的均值和双侧、单侧置信区间 #包含4个函数 #code by Vac 2017.12.8 #*****************#单个正态分布 #u的区间估计,sigma已知 onenorm_u_sigma(X,sigma,a
  • 几种分布概述(正态分布/卡方分布/F分布/T分布)搞清楚了下面几种分布,在置信区间估计、显著性检验等问题中就会收到事半功倍效果。come on~!正态分布:正态分布(Normal distribution)又名高斯分布...
  • 相对定位中整周模糊度确定方法

    千次阅读 2020-06-24 15:43:28
    (2)置信区间法 XNi为模糊度实数解 mXNi=s0(QNiNi)1/2为该参数中误差 置信区间为[XNi- b·mXNi,XNi+ b·mXNi] b= xt(f,α/2),根据自由度(f=n-u)和置信水平(1-α),从t分布数值表中查取。 如...
  • 视频课程笔记2

    2019-03-01 10:58:21
    中心极限定理: 设从均值为u、方差为o^2任意一个总体中抽取样本量为n样本,当所取样本次数充分大时,样本均值抽样分布近似服从均值为...置信区间置信区间是指由样本统计量所构造总体参数估计区间。 [可以通...
  • 其中MgO和K2O为平均值,Rb/Sr和Cr/U比值为中间值,数据选择为95%置信区间,相关数据库和加权自举证方法介绍见原文(Keller and Harrison, 2020)图2 模拟获得地幔不同程度部分熔融条件下,熔...
  • 1统计学 对于正态分布,这个关系很重要! (x-u)/ ...参数估计类题目: ...置信区间 ---------------------- 假设类题目:这个考概率比较大 ---------------------...
  • 要具体问题具体分析,一般和要求误差限、置信区间及总体方差有关系.比如最基本简单随机抽样,其样本量确定公式就是1/n=1/N+d^2/(u^2*S^2).样本量和误差限成反比,和置信区间及总体方差成正比.请问一堆url怎么算方差...
  • 95%置信区间(CI)0.44-5.17),临床UTI发生率(4.7%和11.2%; RR 0.42; 95)无显着差异。存在或不存在(G)DM孕妇之间存在%CI 0.15-1.14)或经培养证实UTI(2.8%和3.7%; RR 0.75; 95%CI 0.17-3.27)。...
  • 在统计分析的假设检验中,在总体方差未知时,常用的U统计量表示的不能用来构造的置信区间,因为此时它还含有位置参数。一个自然的想法是用样本标准差S去估计总体标准差,此时就不再服从标准正态分布N(0,1),而涉及t...
  • 第六章 参数估计(续)

    2017-06-03 18:53:28
    置信区间 设总体X分布函数F(x;θ)F(x;\theta),θ\theta未知,对给定值α(0<α)\alpha(0),有两个统计量θ^L=θ^L(X1,X2,...Xn),θ^U=θ^U(X1,X2,...Xn)\hat \theta_L=\hat \theta_L(X_1,X_2,...X_n),\h
  • 统计学基础2

    2019-01-28 22:00:21
    统计学基础2中心极限定理置信区间 中心极限定理 中心极限定理指是给定一个任意分布总体。我每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样,一共抽 m 次。 然后把这 m 组抽样分别求出平均值。 这些平均值分布接近...
  • 调整后R Square值为0.978,这表明由于客户评估,信用风险控制和95%置信区间的风险分散变化,银行绩效存在97.8%差异。 研究建议,世行管理层应不断评估其风险管理实践,以了解面对不断变化经营环境...
  • 比如在汉字区间<code>\u4E00-\u9FFF</code>,前一个可能是<code>ha</code>,后一个可能就是<code>ze</code>,没有办法从汉字unicode关联到拼音,所以只能有一个庞大字典记录每个汉字&#...

空空如也

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关键字:

u的置信区间