問題タブ [confidence-interval]

私のアプローチが正しいかどうかを誰かが確認できれば幸いです。要するに、エラー計算が正しい方法であるかどうかという質問になります。次のデータがあると仮定します。

さらに、データが正規分布に従っているかどうかを確認したいと思います。

編集：テストなどがあることは知っていますが、信頼できる線でqqplotを構築することに集中します。カーパッケージにメソッドがあることは知っていますが、これらのラインの構築を理解したいです。

したがって、サンプル データと理論上の分布のパーセンタイルを計算します (推定mu = 24.6609と を使用しsigma = 1.6828ます。したがって、パーセンタイルを含むこれら 2 つのベクトルになります。

alpha=0.05ここで、理論上のパーセンタイルの信頼区間を計算したいと思います。私が自分自身が正しいことを思い出すと、式は次のように与えられます

と。n=length(data)_z=quantil of the normal distribution for the given p

したがって、2 番目のパーセンタイルの信頼区間を取得するには、次のようにします。

値を挿入します。

最後に私は持っています

残りも同じ……。

それで、あなたはどう思いますか、私はそれで行くことができますか？

地域の長いリスト、各地域の人口、および各地域で特定の病気にかかっている人の数を示すデータがあります。各割合の信頼区間を表示しようとしています (ただし、割合が統計的に異なるかどうかはテストしていません)。

1 つのアプローチは、標準誤差と信頼区間を手動で計算することですが、いくつかの便利なオプションがあるため、prop.test のような組み込みツールを使用したいと思います。ただし、ベクトルで prop.test を使用すると、すべての比率でカイ 2 乗検定が実行されます。

私はこれを while ループで解決しました (以下のダミー データを参照)。ここで仕事を適用しますか、そしてどのように？ありがとう！

ここにいくつかのデータがあります

必要に応じて、これらのデータのプロット

関数でモデルを実行するとMCMCglmm()…</p>

推定値の下限と上限の 95% 間隔を取得することで、2 つの勾配 (色 = a と色 = b) が大きく異なるかどうかを知ることができます。

この出力を見ると...

…信頼区間が見えない！

私の質問は：

関数を使用するときに、推定値に対してこれらの下限と上限の 95% 信頼区間を取得するにはどうすればよいglm()ですか?

IEnumerable<double>データサンプルがあります。信号/データの 90% 信頼区間を計算したいと考えています。MathNET ライブラリを自由に使用できますが、ライブラリを正しく操作する方法について混乱しています。私のデータを考えると、アイデアは、元の信号の信頼区間を含む 2 つの追加のデータ配列を返すことです

これは数学的には複雑ではありません。MathNET ライブラリで利用できる関数/メソッドを正しく使用する方法について混乱しています。

線形だけでなく、ロジスティック回帰の二次項を使用して、変数の R のオッズ比を計算しようとしています。モデルに X と X^2 があるとします。X が特定の値をとるときのオッズ比 (X の単位変更) を取得する方法は知っていますが、この推定値の信頼区間を計算する方法はわかりません。SASでどのように行われるかについてのこのリファレンスを見つけました：http://support.sas.com/kb/35/189.html、しかし私はRでそれをしたいと思います.何か提案はありますか?

@BenBolkerここに例があります：

この例では、gpa のオッズ比は gpa の実際の値に依存します (たとえば、gpa=4 の場合の gpa の単位変更の影響)。gpa=5 と gpa=4 の対数オッズを計算し、それらからオッズ比を取得できますが、OR の CI を取得する方法がわかりません。(この例では、二乗項は統計的に有意ではないことを無視してください...)

今日はかなりの数の質問をしました。

2 つのデータフレームの可変年齢の平均値の信頼区間(95 ではなく 99% レベル)を計算したいと思います。infert_controlinfert_patient

infert組み込みの R データセットです。なじみのない人のために説明すると、次のとおりです。ケース 0は対照群の患者、ケース 1は実際の患者です。

これを解決する正しい方法は何ですか？

とageの両方の列の平均値に加えて、各サブセットの標準偏差を既に計算しました。infert_controlinfert_patient

geepack で一般化された推定方程式を使用して、線形回帰モデルを実行しています。ここconfint(fit)ではコマンドが機能していないようです。例えば：

実行中に次のエラー メッセージが表示されますconfint(f2)。

ここで信頼区間を見つける方法はありますか?

cats私は、ビルド内の R データセットであるfromm から派生した 2 つのデータセットに取り組んでいます。

男性標本と女性標本の Bwt 間の平均値の差に関する 99% 信頼区間を見つけたい(それぞれ性別 == M と性別 == F)

t.testとりわけ、これが行われることはわかっていますが、男性と女性catsを含む 2 つのデータセットBwtに分割すると、t.test() は 2 つのデータセットの長さが同じではないと不平を言いますが、これは事実です。には女性が 47 人cats、男性が 87 人しかいません。

他の方法で実行できますか、それともデータを分割して誤解していますか?

編集: データセットの平均の CI を取得する別の質問の回答者によって提案された関数があり、便利になる場合があります。

多変量 gls モデルを実行しています:

m <- gls(y ~ x + factor1 + factor2, cor = corPagel(1,phylogeny), weight= ~1/log(n))

結果をプロットしたいのですが、次のような予測値を取得できます。

newdata <- data.frame(expand.grid( x = mean(x), factor1= unique(factor1), factor2 = unique(factor2)))

predvals <- predict(m,newdata)

プロットしたい 2 つの変数は因子ですが、これらの予測値の信頼区間または標準誤差を取得したいと考えています。

誰もそれを行う方法を知っていますか?

よろしくお願いします。乾杯、ジャスミン