MATLABで信頼区間グラフをプロットしたいのですが、その方法がまったくわかりません。.xlsファイルにデータがあります。

誰かが私にヒントを与えることができますか、または誰かがCIをプロットするためのコマンドを知っていますか？

私は最尤法を使用して、R で疫学モデルに取り組んでいる学生です。負の対数尤度関数を作成しました。ちょっと大げさですが、こんな感じです。

最初の行がひどく見える理由は、そこに入力されるデータのほとんどがそこにあるからです。czI01、たとえば、すでに宣言されています。私がこれを行ったのは、後で関数を呼び出すときに、ひどいベクトルが含まれている必要がないようにするためです。

次に、mle2 (ライブラリ bbmle) を使用して、CV1、CV2、v1、および v2 用に最適化しました。これも少し見栄えが悪く、次のようになります。

さて、ここまでは問題なく動作しています。ml.cz.diff は、データに適切に適合するプロットに変換できる値を提供します。また、いくつかの異なるモデルがあり、それらを比較するために AICc 値を取得できます。ただし、v1、CV1、v2、および CV2 の周りの信頼区間を取得しようとすると、問題が発生します。基本的に、私は CV1 に負の境界を取得しますが、これは実際には生物学モデルの平方数といくつかの警告を表すため、不可能です。

信頼区間を取得するより良い方法はありますか? それとも、本当に、ここで意味のある信頼区間を取得する方法はありますか?

私が見ているのは、偶然にも、私のヘッセ行列が最適化空間のいくつかの値に対して特異であるということです。しかし、私は 4 つの変数を最適化していて、プログラミングの知識があまりないため、ヘシアンに依存しない適切な最適化方法を思いつくことができません。私は問題をグーグルで検索しました-それは私のモデルが悪いことを示唆していましたが、私のモデルが本当にひどいものではないことを示唆する以前に行われたいくつかの作業を再構築しています(ml.cz.diffを使用して作成したプロットは、元の作業のプロットのように見えます) ）。マニュアルの関連部分とボルカーの本Ecological Models in Rも読みました. さまざまな最適化方法も試しましたが、実行時間は長くなりましたが、同じエラーが発生しました。「SANN」メソッドは 1 時間以内に実行が終了しなかったため、結果が表示されるのを待ちませんでした。

一言で言えば、私の信頼区間は悪いです。Rでそれらを修正する比較的簡単な方法はありますか?

私のベクトルは次のとおりです。

そして、私は次のように推測します：

私が完全に間違ったことをしている可能性もありますが、私の結果は合理的であるように見えるので、私はそれを捕まえていません.

下のプロットの信頼区間の外側にあるデータポイントを、帯域内のデータポイントとは異なる色にする必要があります。データポイントが信頼区間内にあるかどうかを記録するために、データセットに別の列を追加する必要がありますか？例を挙げていただけますか？

データセットの例：

確率pで発生するイベントを記録するプログラムがあります。実行すると、k 個のイベントが記録されます。記録されているかどうかに関係なく、95% などのある程度の自信を持って、イベントの数を計算するにはどうすればよいでしょうか?

たとえば、13 個のイベントを記録した後、95% の信頼度で合計 13 ～ 19 個のイベントがあったと計算できるようにしたいと考えています。

4つの行列に格納されている4つの異なるメソッドからの生成（q）値があります。4つの行列のそれぞれには、次のような異なるメソッドからのq値が含まれています。

列の数は年数を示します。1行には、20年に対応する生産値が含まれます。行列2、3、および4の他の99行は、異なる実現（またはシミュレーションの実行）です。したがって、基本的に、行列2、3、および4の他の99行は繰り返しの場合です（ただし、乱数のために正確な値ではありません）。

参照Matrix_1の真理（または基本ケース）と見なします。ここで、他の3つの行列をと比較して、Matrix_1これら3つの行列（それぞれ100回の繰り返し）のどれがと最もよく比較されるか、または厳密に模倣するかを確認しMatrix_1ます。

これはMatlabでどのように行うことができますか？

手動で、をプロットし、、、およびmean of Matrix_1の各分布を描画することで信頼区間（CI）を使用することを知っています。参照真理（または）を含む行列2、3、および4の中で最大のCIが答えになります。mean of Matrix_2mean of Matrix_3mean of Matrix_4mean of Matrix_1

質問が明確で、SOに関連していることを願っています。それ以外の場合は、問題のあるものを編集/提案してください。ありがとう！

編集：私が話した私の3つの方法は、それぞれa1、a2、a3です。これが私の結果です：

3つの方法から、私のCIのどれもそのmean ( = 3.454992884900722e+008)中に含まれていません。では、最良の結果を選択するために、p値を考慮しますか？

モデルをフィッティングした後、(サンドイッチ パッケージから) vcovHC によって取得された堅牢な vcov を confint に使用させることは可能ですか?

まず、統計に関する知識がかなり限られていることを明記する必要があります。私の質問が些細なことだと思われる場合や、おそらく意味がない場合は、ご容赦ください。

正規分布していないように見えるデータがあります。通常、信頼区間をプロットするときは、平均±2標準偏差を使用しますが、それは不均一な分布には受け入れられないと思います。私のサンプルサイズは現在1000サンプルに設定されています。これは、正規分布であるかどうかを判断するのに十分なようです。

私はすべての処理にMatlabを使用していますが、信頼区間（たとえば、95％）を簡単に計算できるMatlabの関数はありますか？

'quantile'関数と'prctile'関数があることは知っていますが、それを使用する必要があるかどうかはわかりません。関数'mle'は、正規分布データの信頼区間も返しますが、独自のpdfを提供することもできます。

ksdensityを使用してデータのpdfを作成し、そのpdfをmle関数にフィードして、信頼区間を取得できますか？

また、データが正規分布しているかどうかをどのように判断しますか。現在、ksdensityからヒストグラムやpdfを見るだけでわかりますが、定量的に測定する方法はありますか？

ありがとう！

Pythonで最小二乗適合(scipy.optimize.leastsq)の信頼区間を計算するには?

コードに「at=1:6-0.2」または「at=1:6+0.2」を追加することで、ボックスプロットをグラフの左または右にシフトできることは知っていますが、plotCI を使用している場合はそうではありません. この簡単なパラメータ調整を実行する方法を知っている人はいますか? 簡単でなければならないことはわかっていますが、ここでは plotCI に関する質問はほとんどありません。パッケージ {gplots} にあります。これは私を夢中にさせています！助けてくれてありがとう。-アレックス

これが私の問題です。「デジタル化された」PDFを取得するためにビニングしたデータがいくつかありますが、それで問題ありません。ここで、ビングループの色を変えることで、異なる信頼区間を示す方法を見つけたいと思いました。特に、私が見つけたいと思った最大の数を含むビンから始めて、面積の合計が0.6未満であるすべての最も高いビンを赤と言います。次に、常にカウントを減らして新しいビンを選択します。赤い領域を0.8に増やすビンにオレンジ色を付けます。numpyを使用してビンとカウントを取得し、それらを3つのシリーズ（赤、オレンジ、元の色）に分類し、pyplotのバーでプロットすることを検討していました。あなたがより速い方法を指摘できることを願っています、ありがとう！