我有一个固定的设计回归问题，我正在尝试使用R为其获取引导BCa置信区间。‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Multiple R-Squaredfor Bias:M-estimate 2.751 0.6004
LS-estimate
浏览 16提问于2016-07-25得票数 0
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我正在寻找一种方法来计算R中的偏差校正加速置信区间，使用自举结果的向量(这是人口增长率的自举估计-λ)。但是，我发现的包要么使用特定的对象类型(就像在“引导”包中一样)，要么不计算BCa类型的置信区间。我使用for循环引导结果，然后将结果存储在向量中的原因是，对于每个引导重采样，我首先获得一个80x33的结果矩阵，该矩阵定义了每一年采样中每个总体的参数，而这些参数
浏览 22提问于2019-03-28得票数 2
我希望通过boot.ci函数获得多个统计数据的引导置信区间。这是我的MWE。 return(out)boot.out <- boot(df, Boot.fun,
浏览 1提问于2015-08-04得票数 6
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我对偏差修正的引导置信区间对我的模型预测感兴趣。R version 4.0.2library(boot)
#> BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS#
浏览 6提问于2020-09-03得票数 1
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当引导完成时，它是否有任何方法打印所有选定的数据？)results = boot(data = mtcars, statistic = rsq, R=1000)plot(results)
Based on 1000 bootstrapLevel
浏览 4提问于2015-04-08得票数 0
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我用多个预测因子进行了一个完全最小二乘回归，但我的代码不产生任何p-值，等等。为了我的论文的目的，我需要评估系数的重要性，希望通过自举获得百分位置信区间，但我不知道从这里如何处理。我已经尝试过命令引导( data，statistic，R)，但是我不知道要输入什么数据。我的功能是在实践中使用odregress命令进行回归。我只需为命令分离一个DV向量和一个带有IV值的矩阵。, statistic=getRegr, <e
浏览 0提问于2019-08-24得票数 1
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我希望在R软件中使用引导(10,000次迭代)获得与Phi统计量相关联的置信区间。library(psych)
Cancer = c(rep(c("0
浏览 0提问于2020-08-31得票数 0
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考虑来自同一数据集mtcar的以下两个回归。mtcars$vs)vcov<-cluster.vcov(model2, mtcars$vs)
coeftest(model2, vcov) 我们观察到两个回归中的cyl变量的比率等于-8.16。现在我想计算与这个比率相对应的标准误差(我的标准误差在这里的聚类没有太大意义，但它只是为我们提供了两个模型的方差协方差矩阵，我们可能需要它)。S
浏览 16提问于2020-09-07得票数 0
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我已经为使用kappam.fleiss()包中的irr函数的多个评价者之间的协议估计了Fleiss的kappa。有人能举个例子吗？数据1 1 1 10 0 0 0n n n
浏览 2提问于2018-06-21得票数 1
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问题：我如何使用引导来获得一组统计数据的置信区间，这些统计数据是根据协方差矩阵的特征值计算出来的，分别用于数据帧中的每个组(因子级别)？Problem：我无法确定需要包含适合于boot函数的这些结果的数据结构，或者一种将引导带映射到组上并以适合绘图的形式获得置信区间的方法。Context：在heplots包中，boxM计算Box的协方差矩阵相等性的M检验。有一种绘图方法可以生成进入
浏览 0提问于2017-07-27得票数 7
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我想绘制基于平均值的回归图。我使用了seaborn的regplot，但发现回归函数在每次运行时都有轻微的变化。你知道怎么解决它吗？谢谢。这是测试脚本，您可能会发现R2每次都会发生变化import pandas as pdfrom sklearn importlinear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_s
浏览 12提问于2021-06-08得票数 0
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我有一个基于事件的数据集，如下所示，2011L,然后，我使用这个模型来拟合另一个数据集Meteo，这是一个小时数据集，以获得Photosynth的每小时结果。最后，我使用sum()函数来获得Photosynth的年值。但现在我的问题是如何计算Photosynth年值的置信区间或不确定性。因为它只是一个和值，而不是一个平均值。但是我们
浏览 4提问于2022-04-11得票数 0
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在我的统计类中，我们使用Stata，因为我是一个R用户，所以我想在R中做同样的事情，我已经得到了正确的结果，但是这似乎是获取像置信区间这样简单的东西的一种有点尴尬的方法。s <- summary.rq(f, se="boot", R=1000)coef(s)[1]+ c(-1,1)*1.96*coef(s)[2]l
浏览 1提问于2012-04-17得票数 4
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我刚刚开始尝试一个很好的引导程序包，可以通过scikits获得：import numpy as npimport bootstrap as boot
x =np.arange(10)
y = 10 + 1.5*x + 2*np.random.randn(1
浏览 3提问于2013-05-23得票数 7
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这次是不同的，因为我需要调用的函数不依赖于一组x值。这里，我使用BCa (偏差校正加速区间)计算引导置信区间，但是需要对每个类层调用两次，因为需要读出较低和更高的置信区间输出($bca[4]和$bca[5])。 ymax=boot.ci(boot(data=reputation, statistic=bootMe
浏览 3提问于2019-12-25得票数 5
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现在，我需要找到一个95%的CI，用于基于特定的'a‘值估计'b’，使用我选择的'k‘值，并将CI结果与其他特定值’k‘进行比较。我的问题是，我如何使用1000个bootstrap rep来执行bootstrap，因为我需要使用一个拟合的knn模型来训练数据，kernel =’高斯‘，k只能在1-20的范围内？我发现这个模型的最佳k是k= 5，并尝试了bootstrap，但它不起作用 l
浏览 31提问于2021-10-20得票数 0
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我目前正在尝试用偏最小二乘法在R中进行结构方程建模。 使用semPLS包，我能够创建模型并获得路径系数。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。 有人知道我怎么才能弄到它们吗？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
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我在R中运行一个OLS回归，从中得到几个系数。下面是代码的一部分：Attackslag <- Treat.Terr.Dataset$Attacks[1:29]问题是，我可以用(coeffs[3] + coeffs[4]) / (1 - coeffs[2])在R上做这件事，但是结果是一个固定的数，没有任何p值或置信区间，就像计算器会告诉我的那样
浏览 3提问于2016-12-22得票数 2
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在R中，predict.lm基于线性回归的结果计算预测，并提供计算这些预测的置信区间。根据手册，这些间隔是基于拟合的误差方差，而不是基于系数的误差间隔。另一方面，基于逻辑回归和泊松回归(以及其他一些)计算预测的predict.glm没有置信区间的选项。我甚至很难想象如何计算这样的置信区间，以便为泊松和逻辑回归提供有意义的
浏览 3提问于2013-01-20得票数 70
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我试着做一个循环，它给我一个截集和三个系数的回归分析的自举置信区间。对引导函数进行编程，效果很好。问题是，在函数boot.ci中，我必须用一个索引(如index=1)对回归的每个对象进行嵌入，因为boot.ci不知道我的回归模型系数的名称。INTERVALS FOR COEFFICIENT ", inputnamesobjects[i], ":\n\n", sep=""))
bo
浏览 2提问于2013-08-28得票数 0
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