confidence-interval

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    forループを使って行列を作成しようとしていますが、これまでのところうまくいきませんでした....今はRで始まります。 n = 17 Mはケンドールのタウ-B値を含む行列である、のNcoI = 10 NROWS = 1 n <- length(plot[,2]); z1a <- 1.96; M1=matrix(data=NA, ncol= 10, nrow = 2); for (i in

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    R(survivalパッケージとsurvifit関数)を使用してSASでproc lifetestの結果を複製しようとしています。特に、中央生存時間。 Gと *abs(g(S(t))-g(1-0.5)/g'(S(t))σ(S(t)))<=1.96* '(x)をG(x)及びσ(S(Tの一次導関数である: Iは、SASは、中央値の信頼区間を計算するために以下の式を使用していることを知ります))生存

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    私は現在、巨大なデータフレームを持つプロジェクトに取り組んでいます.16196 obsの25変数です。目標は、特定の治療ごとにデータフレーム内にある可能性のある異常値を排除することです。問題は、治療を施した柱にはすべての治療があり、治療の長さはそれぞれ異なることです。私に例を示してみましょう。 val_lvl2:CHR "子宮頸融合(脊椎固定術)" "非外科的治療" "非外科的治療" "非外科的治

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    Akimaパッケージでinterp()関数を使用して補間行列を作成し、filled.contourとともに使用してAkimaプロットを作成する場合 - どのようにして補間の信頼?添付された画像は私が達成しようとしているものの例です。私は補間されたサーフェスを持っていますが、この例ではエラー用語はどこから始まっていますか? Example

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    成功/失敗データ(特定の期間に生き残り/死亡したツリー)があり、私の観測(7サイト)ごとに二項分布の誤差を推定したいと考えています。 。これまで私はglmを使っていました。 s <- c(1,20,0,40,2,1,0) # success f <- c(2,0,20,4,50,0,1) # failure #for each observation I would calculate th

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    私はthisチュートリアルに従ってPCAを作成し、視覚化しました。特に関心のある部分は、既存のモデルに新しいデータポイントを追加することです。 チュートリアルでは、新しいPCを予測するためにpredict(ir.pca、newdata = tail(log.ir、2))を使用します。しかし、これらの新しい観測値を既存のプロットにどのように追加するのですか? predict関数がggplot関数で使

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    の行があるので、現在、信頼区間を計算する必要があるExcelシートを作成しています。短い話ですが、私はこれを自動的に行うことができる唯一の方法は、vbaコードを書くことです。最初のステップは、シート内のいくつかの列の列内のセルの平均を計算することです。私がやったこと: Dim temp As Double temp = 0 Dim it_row As Long for it_row = 1

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    MATLABを使用して1つのグラフに12個の信頼区間をプロットする必要があります。どのように私はそれを行うことができます任意のアイデア?あなたは、次の画像の例を見つけることができます:は S=10; E=9; sigma=0.1; r=0.06; T=1; Dt=1e-3; N=T/Dt; M=2^17; V = zeros(M,1); for i=1:M Sfinal = S*

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    分布が正常ではなく、未知であると仮定して、信頼区間を計算したいサンプルデータがあります。基本的に、それは配布のように見えるPareto しかし、私は確かにわからない。 正規分布のための答え: Compute a confidence interval from sample data Correct way to obtain confidence interval with scipy

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    私は現在、4つのカテゴリカル入力変数と1つの数値出力を含むデータセットを扱っています。 Rでxgboostパッケージを使用してモデルを作成しましたが、CIを計算する方法が見つかりません。 予測の信頼区間を計算するにはどうすればよいですか?私はthis answer to a classification problemを見つけましたが、私はそれを正しく理解していません。誰かが私の問題のためにそれを