我正在使用R中的smatr包装将SMA拟合到异速测量数据,并且我在绘制sma()命令计算的95%置信区间时遇到了困难。
以软件包文档中的示例数据为例,如何将上下限95%置信度线添加到xy数据和SMA拟合图中?
# Load leaf lifetime dataset:
data(leaflife)
# Fit SMA
ft <- sma(longev~lma, data=leaflife, log="xy", method="SMA")
#plot data and fit
plot(ft, log="xy")
现在如何将95
这更像是一个统计问题,因为代码运行良好,但我正在学习python中的回归建模。下面有一些关于statsmodel的代码来创建一个简单的线性回归模型:
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ng = pd.read_csv('C:/Users/ben/ngDataBaseline.csv', thousands=',', index_col='Date', parse_dates=Tr
我想从glm模型(家庭二项式)中绘制线条和阴影的95%置信区间带(例如使用多边形)。对于线性模型(lm),我以前已经能够绘制预测的置信区间,因为它们包括拟合,较低和较高水平参见例如此答案How to plot regression transformed back on original scale with colored confidence interval bands?,但我不知道如何在这里做。提前感谢您的帮助。你可以在这里找到我使用的数据(它包含3个变量和4582个观察值):https://drive.google.com/file/d/1RbaN2vvczG0eiiqnJOKKF
我有一个线性模型,我试着用内源变量中的一个很好的离群值来拟合数据,而不是在外生空间。我研究过,在这种情况下,基于M-估计的RLM估计是很好的.
当我以如下方式将RLM与我的数据相匹配时:
import numpy as np
import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels as sm
modelspec = ('cost ~ np.log(units) + np.log(units):item + item') #where item is a categorical variable
results = sm
我正在尝试对一个生物绑定实验进行非线性拟合。我一直在使用MATLAB中的lsqcurve拟合功能,但考虑到拟合看起来很好,我对较大的置信区间感到有点失望。为了进行比较,我尝试了fitnlm算法,我得到了相同的拟合值,但置信区间要小得多。
我是MATLAB的新手,没有很强的统计学背景。为什么这两种算法在不同的置信区间下会给出相同的拟合?或者我混淆了这两个值所代表的内容?我使用NLM算法只是因为它工作得更好,所以我有理由使用它吗?感谢您的任何见解和考虑事项!下面复制的代码。
LSQCURVE方法
% Two state binding model
fun = @(x,xdata)(x(1)-x(2