腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(404)
视频
沙龙
1
回答
负
二项
GLMM
的
置信区间
:
方差
参数
的
不确定性
r
、
lme4
、
mixed-models
我想用lme4软件包计算
负
二项GLMMs预测
的
95个
置信区间
。但是,默认情况下,由于没有计算预测标准误差
的
选项,我尝试: #Packageset.seed(101)CIupper <- dd$y_est+sqrt(pvar) * 1.96 CIlower <- dd$y_est-sqrt(pvar) * 1.96 但我不确定这是否是将
不确定性
合并到
浏览 27
提问于2021-11-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用survreg/flexsurvreg标准误差估计平均失效时间
r
、
survival-analysis
、
weibull
我试图估计威布尔分布
的
平均失败时间,该分布与flexsurvreg包中
的
一些生存数据相匹配。我需要能够估计标准误差,以便在仿真模型中使用。Censored: 63Log-likelihood = -1153.851, df = 2现在,计算平均值只是将估计
的
参数
值插入到标准公式中
的
一种情况,但是有一个简单
的
方法可以得到这个估计
的
标准误差吗?
浏览 1
提问于2013-08-15
得票数 3
回答已采纳
1
回答
SciPy曲线拟合
参数
的
方差
究竟是多少?(Python)
python
、
scipy
、
curve-fitting
我目前正在使用Python中
的
curve_fit包
的
scipy.optimize函数,并且知道如果从curve_fit获得
的
协
方差
矩阵
的
对角线条目的平方根,就会得到curve_fit计算
的
参数
的
标准差。我不确定
的
是,这个标准差到底是什么意思。据我所知,这是一个使用黑森矩阵
的
近似,但准确
的
计算是什么呢?高斯贝尔曲线
的
标准差告诉你在曲线
的
某一范围内面积
的</e
浏览 6
提问于2017-06-23
得票数 5
回答已采纳
1
回答
在二项式
GLMM
中,如何在模型输出中包含所有级别?
r
、
model
、
output
我对此有点陌生,所以对我来说是赤裸裸
的
,但基本上我目前正在运行这个模型: fit.
glmm
_A_B_C_D = glmer(cbind(success, failure) ~ treatment_letter+ (1|trial_rep), family = binomial, data=Con_
GLMM
_A_B_C_D_Data) 在这个模型中,我
的
固定因子(处理字母)有4个级别:处理A、处理B、处理C每个处理在我
的
数据中有12个受试者,因此一切都是平衡
的
。我对模型输出有问题,因为当我
浏览 31
提问于2021-08-02
得票数 0
1
回答
如何验证我
的
估计协
方差
矩阵?
matlab
、
correlation
、
covariance
我有两个大小为6*6
的
协
方差
,一个是真正
的
协
方差
,另一个是协
方差
的
最大似然估计。有没有办法验证我估计
的
协
方差
?
浏览 1
提问于2016-10-06
得票数 0
2
回答
R编程:预测(),“预测”vs“置信度”?
r
学习R...不管怎么说:predict(data1.lm, interval="prediction")predict(data1.lm, interval="confidence") 我搞不懂它们
的
区别是什么。
浏览 0
提问于2012-02-23
得票数 8
回答已采纳
2
回答
纯固定效应模型中σ
的
置信区间
r
、
lm
、
lme4
对于具有固定效应
的
线性模型
的
方差
参数
,是否有一种估计
置信区间
的
标准方法?例如:如何得到
方差
参数
的
置信区间
。仅限于细节固定效应和lme4
的
lmer不接受没有二级随机效应
的
模型,这就是我
的
情况。
浏览 0
提问于2018-06-07
得票数 2
1
回答
spatstat拟合混合模型估计
的
置信区间
r
、
simulation
、
spatstat
混合Gibbs模型对于拟合空间模式数据是灵活
的
,然而,我对如何获得拟合模型
的
估计
的
置信区间
感到困惑。1.629279e-06#Fitted G interaction parameter gamma: 10.241487 我感兴趣
的
是gamma,它表示点
的
聚合。显然,数据X是样本,即解剖图像中
的
细胞
的
样本。为了报告统计结果,需要伽马
的
置信区间
。但
浏览 13
提问于2020-01-01
得票数 0
1
回答
R中Tukey-HSD统计检验图中
置信区间
的
意义
r
、
statistics
、
statistical-test
我做了5x2
的
交叉验证实验,之后,我做了Tukey-HSD成对比较,比较了5种技术
的
10个准确性,如下所示。data <- read.table("experimento-geral.txt", head=TRUE, sep=",", dec=".");png("pertubacao-metodo.png&qu
浏览 4
提问于2014-11-01
得票数 0
2
回答
从polyfit中查找
不确定性
python
、
numpy
我使用2阶
的
简单polyfit来拟合样本数据中
的
一行:它返回系数。现在我想找出拟合线
的
不确定性
,并尝试使用cov
参数
,它返回3x3协
方差
矩阵:但我不确定如何计算
不确定性
,根据我
的
谷歌搜索,它应该通过协
方差
矩阵
的
对角线平方来计算
浏览 2
提问于2015-01-04
得票数 7
回答已采纳
1
回答
泊松似然
的
GPflow预测均值/
方差
gpflow
上下文:我使用带有泊松似然(和日志/exp链接)
的
SVGP训练了一个模型。除了预测计数外,我还想做一个不确定度
的
测量。这是计算计数(即我们
的
目标/因变量)
的
期望,还是泊松
参数
的
期望?(i)如果是泊松
参数
的
预
浏览 0
提问于2019-08-29
得票数 1
1
回答
用glmmadmb解释mcmc输出
r
、
mixed-models
我试图用glmmadmb评估
负
二项式混合模型
的
输出。为了总结输出,我将总结函数与mcmc选项
的
输出进行比较。由总结(Pre1)得到
的
站点和年份
的
随机效应
参数
估计似乎与mcmc输出
的
后验分布不一致。我是使用50%
置信区间
作为估计,应该与
参数
估计,从总结函数。这不对吗?是否有一种方法可以在随机效应
参数
附近获得误差,使用摘要函数来判断这是否是
方差
问题?我试着在ranef中使用postvar=T,但这不起作
浏览 3
提问于2013-11-26
得票数 2
回答已采纳
2
回答
GLMM
-R
的
Huber-White鲁棒标准误差
r
、
mixed-models
、
standard-error
我在我
的
模型中发现了一些异
方差
,我想用更健壮
的
标准误差来补偿。我尝试在R中使用merDeriv包中
的
Huber-White标准误差,但我认为这些只适用于具有二项分布
的
GLMM
。对于
负
二项分布,有没有办法达到同样
的
效果?谢谢你
的
帮助!
浏览 76
提问于2020-06-28
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Scipy.optimize.differential_evolution能计算估计
参数
的
SD或SE吗?
confidence-interval
、
standard-deviation
、
standard-error
、
differential-evolution
我使用Scipy.optimize.differential_evolution来估计我
的
模型
的
参数
;但是,与Curve_fit不同,它不能退出协
方差
。如何计算
参数
的
不确定性
?
浏览 3
提问于2021-11-25
得票数 2
1
回答
多项式回归
置信区间
r
、
regression
、
confidence-interval
、
polynomials
我用最大似然法拟合了一个模型,该方法给出了下列系数及其各自
的
标准误差(除其他
参数
估计外):1 a00.2135187 0.02990105 3 a2 -1.0000000 0.25552696 y= 0.2135187 + 1.1343072 * x - 1 * I(x^2) 但从这一点出发,我必须计算出这条曲线
浏览 1
提问于2017-01-18
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何使用semPLS包获取R中
的
t统计数据和/或p值?
r
、
least-squares
、
structural-equation-model
在那之后,我使用了引导包和函数"bootsempls“来引导我
的
估计。但是对于函数"summary“,它只给了我一个bca
置信区间
,但我希望我
的
路径系数有t个统计值或p值。或者我错过了统计知识,以便从bca
置信区间
计算它们?:/
浏览 33
提问于2021-01-24
得票数 0
1
回答
GPflow分类:后
方差
的
解释
python
、
machine-learning
、
classification
、
gpflow
与
的
情况一样,SVGP模型有一个方法predict_y(self, Xnew),它在Xnew点返回被保存数据
的
均值和
方差
。从本教程中可以清楚地看到,从predict_y中解压
的
第一个
参数
是三个类(单元格、[7]和[8])中每个类
的
后验预测概率,显示为下面图
的
第二个面板中
的
彩色线。特别是,我想知道如何使用这个度量来构造错误条,以表示对任何新数据点
的
类预测
的
不确定性
。我稍微修改了教程
的
浏览 2
提问于2019-08-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
具有复杂测量设计
的
F检验(R)
r
、
survey
、
variance
、
hypothesis-test
我想对一个简单
的
随机抽样样本和一个将加权和分层纳入调查设计
的
样本之间
的
方差
均匀度进行F检验。使用svyvar和degf函数,我可以访问
方差
和自由度。然而,我不确定得到
的
p值是否正确.尽管这个样本代码
的
结果在很大程度上很难判断出微观样本
的
大小,但是当我在完整
的
数据集中使用这个代码时,p值并不是我所期望
的
那样。我有种感觉,我
的
问题可能与'pf‘函数定义“自由度”
的
方式有关。然
浏览 5
提问于2022-01-14
得票数 0
2
回答
用family=gaussian (标识链接)调用glmer()中
的
错误
r
、
lme4
、
multivariate-testing
所有变量都是标准化
的
,但不要遵循正态分布,并且没有缺少值。数据框架
的
str()如下所示。trait2 : num 0.135 0.16 0.134 0.142 0.159 我执行了以下代码来检查站点之间对于给定特征
的
关联类
的
重要性。在glmer中(trait1~ association+site+ (1区),data=df6,:使用family=gaussian (标识链接)调用glmer()作为lmer()
的
快捷方式;请直接调用在此之后,我要用Gauss求积估计
浏览 6
提问于2016-04-09
得票数 2
2
回答
如何评估通过机器学习技术获得
的
结果
的
不确定性
?
machine-learning
、
regression
、
uncertainty
虽然现代ML技术已经表明自己能够与更“经典”
的
技术竞争,甚至超过了它们
的
准确性,但在任何数据分析中得到
的
数值结果都只是故事
的
一半。有建立和良好
的
形式化(数学上)
的
方法来评估结果中
的
不确定性
,通过经典方法。如何评估机器学习结果中
的
不确定性
?例如,在类似于经典回归分析
的
情况下,估计拟合
参数
的
不确定性
(至少在理论上是如此)是相对直接
的
浏览 0
提问于2022-06-10
得票数 3
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
中国质量协会黑带考试知识大纲解析之分析阶段-1
机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择
十个例子,教你用统计学方法高效完成机器学习项目——下
机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择!
多元线性回归
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券