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randomForest「相同性モデリングの目的で」タンパク質間の距離（RFの回帰モデル）を予測する目的で、Rのパッケージを使用していますが、非常に良い結果が得られました。ただし、予測値をランク付けして悪いモデルを除外するには信頼レベルが必要なので、そのような信頼レベルを計算する可能性や、予測の確実性を測定する他の方法があるのでしょうか? 提案や推奨事項は大歓迎です

少し助けが必要です。非線形推定でパラメータを計算しました。ここで、計算されたパラメーターの 95% 信頼区間を計算する必要があります。Statistica for Windows を使用して 95% 信頼区間を取得するにはどうすればよいですか? または、95 % の信頼区間を計算する方法について、その他の推奨事項を教えてください。

前もって感謝します。

「VSUMM」の記事で述べたようなことをしようとしています。
私の結果と比較したい5つのアプローチがあります。私はCUS（a）、つまり平均精度率とCUS（e）、つまりそれぞれの平均エラー率を計算することにより、テーブル内のすべてを比較します（これはビデオ要約の問題であり、各アプローチは50のビデオの要約を持っています. このサマリは 5 つのユーザー サマリと比較され、CUS(a) と CUS(e) はこれらの結果によって計算されます) 次に、これら
の各アプローチの信頼区間 (98% の信頼度) を計算する必要があります。
私はウェブをサーフィンして信頼区間に関する長い記事を見つけましたが、本当に何も理解していませんでした!?
私は何をすべきか？

条件付き確率の信頼区間を作成する可能性はありますか? 確率の CI を作成する数式を見つけましたが、この特殊なケースではありません。

PDF（またはこの場合は「個別のPDF」）を生成しようとしています。

numpy.random.normal(mu,sigma,size) を使用しようとしていますが、関数は標準偏差が 68%、95%、または 99% で計算されたかどうかを考慮していません。ウェブページには次のように書かれています：

関数は平均でピークを持ち、その「広がり」は標準偏差とともに増加します (関数は x + シグマと x - シグマで最大値の 0.607 倍に達します)

1. これは何を意味するのでしょうか？この関数は、標準偏差が 60.7% であると想定していますか?
2. 標準偏差に関連付けられている信頼区間を考慮して PDF を生成する関数/パッケージはありますか。

注：引数として入力しようとしている標準偏差は、実際には拡張された不確実性であるため、信頼区間が必要です。

私はこれらの結果を再現しなければならない課題に取り組んでいます:

この論文から。私は Stata でそれを行うつもりですが、数百ドルを節約し、オープン ソース ソフトウェアなどを使用するために、R を使用しています。

パッケージを使用してみましたがaer、これから係数と標準誤差を取得できますが、Hausman 検定または Sargan 検定の値、および第 2 段階の F 統計を取得する方法がわかりません。回帰。これが私が持っているものです

これらは列1と一致する必要があります。誰も方法を知っていますか

1. 第 2 段階の回帰から信頼区間を取得できますか?
2. 第 2 段階の回帰から F 統計を取得できますか?
3. 第 1 段階の回帰で Hausman 検定と Sargan 検定を実行できますか?

あなたがそれをいじりたい場合のデータはここにあります