R中置信度区间的PCA和Hotelling's T^2

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r、statistics

我根据两台电脑的分数做了一个我的分数图表。我想在这张图上添加一个95%的置信度区域，对应于Hotelling的T^2测试，以便检测椭圆外的点(异常值)在R中如何可能？你有什么例子吗？我会这样做，然后检测椭圆之外的点：

浏览 12提问于2017-03-07得票数 2

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Python图(参数椭圆)-识别和标记异常值

python、pca、ellipse

我正在使用sklearn库对一些数据进行PCA分析。然后，我正在绘制我的PC1和PC2分数的散点图，我使用这个链接上的答案作为我的参考，在同一图上添加一个95%的置信度椭圆，然后我使用pyplot绘制它，如下所示：label_buff = p

浏览 8提问于2020-05-04得票数 2

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线性回归:用拟合参数的标准误差和相关系数计算置信度和预测区间

r、linear-regression

在自然科学的许多领域中，通常的做法是将线性回归分析的结果报告为y = (a1 +- u(a1)) + (a2 +- u(a2)) * x，包括R2和p，而不是原始数据。u( a1 )和u( a2 )是a1和a2的不确定度(标准误差)。我如何用这些信息计算置信度和预测区间，或者有一个“合理”的估

浏览 77提问于2021-07-07得票数 0

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在Python中检测每组中的异常值或噪声数据

python、pandas、outliers、dbscan

我正在为一个有3列的数据工作：type，x，y，假设x和y是相关的，它们不是正态分布的，我想按type分组，并过滤outliers或noise数据点在x和<代码>D9中。有没有人能推荐我用统计学或机器学习的方法来过滤异常值或噪声数据？我如何在Python中做到这一点？我正在考虑使用scikit-learn的DBSCAN，这是合适的方法吗？ Type1： ?Type2： ? Type3： ?

浏览 106提问于2019-08-29得票数 0

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使用Hotelling的T2计算置信区间的Python PCA图

python、python-3.x、statistics、pca、confidence-interval

我正在尝试将主成分分析应用于多变量分析，并在python中使用Hotelling中的T2置信度椭圆绘制前两个组件的得分图。我能够得到散点图，并且我想将95%的置信度椭圆添加到散点图中。预期输出的示例图片：

浏览 3提问于2017-10-13得票数 6

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如何使用‘r’将R命令的某些部分嵌入R markdown文档？

r、markdown、r-markdown

我正在使用以下命令创建一个假设测试和置信度区间：t.test(urtak1$fermetraverd ~ urtak1$matssvaedi) Welch Two Sample t-test data: urtak1$fermetra

浏览 0提问于2018-09-23得票数 2

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使用霍特林的T2计算置信区间的R图

r、confidence-interval、pca

对于我的测试数据，我使用prcomp函数计算了前两个主成分。然后，我使用plot函数绘制了前两个组件。df <- data.frame(x1 = runif(10), x2 = runif(10), x3 = runif(10), x4 = runif(10))现在，我想使用Hotelling</em

浏览 1提问于2012-08-18得票数 2

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ACF和PACF在R中的显着性水平

r、advanced-custom-fields、significance

我想得到决定自相关系数和部分自相关系数重要性的界限，但我不知道如何去做。 

浏览 3提问于2015-05-02得票数 14

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Weibull分布的置信区间

r、distribution、confidence-interval、weibull

我有用于执行极值分析(计算返回水平)的风数据。我使用的R包'evd'，'extRemes‘和'ismev’。require(ismev) require(MASS)

浏览 3提问于2013-03-26得票数 2

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在R中计算T2统计信息

r、matrix、mean、covariance、variance

我有一个矩阵x： x1 x2 [2,] 10 6我正在尝试T^2统计：> HotellingsT2Test(x) T.2 = 2

浏览 1提问于2018-11-24得票数 2

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qqplot2中黄土置信区间过窄

r、ggplot2、continuous-integration、loess

在使用黄土平滑时，我在理解ggplot2中如何计算置信区间时遇到了一些问题。从其他一些线索来看，我的理解是ggplot2使用基于回归标准误差计算的t间隔，即使用实际数据点和黄土线之间的距离。但我认为，基于ggplot2产生的置信区间，我一定是错了。以下是示例代码(在本例中实际上是qplot，但我认为结果应该是相同的)： qplot(Year, Purposivism, data=f

浏览 19提问于2019-09-22得票数 3

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我是R的新手，我想问一下如何获得使用predict()函数估计的两个预测值之间的差异的置信区间。prediction1 = predict(model, newdata = list(speed = 12), interval = "confidence") prediction2= predict(model, newdata = list(speed = 20), interval = "confidence&

浏览 0提问于2020-12-09得票数 0

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有条件地对R中置信度带外的数据点进行着色

r、statistics、plot、linear-regression、confidence-interval

我需要给下面图中置信度带外的数据点着色，使其与带内的数据点不同。我是否应该向我的数据集中添加一个单独的列，以记录数据点是否在置信度范围内？你能举个例子吗？temperature<-c(2,1,5,5,20,20,23,10,30,25diseases

浏览 9提问于2010-04-22得票数 7

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如何使用scipy.odr估计拟合优度？

scipy、regression、orthogonal

我正在使用scipy.odr对数据进行权重拟合，但我不知道如何获得拟合优度或R平方的度量。有谁有关于如何使用函数存储的输出来获得此度量的建议吗？

浏览 10提问于2014-01-28得票数 7

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在$d\neq 2^t$值上抗侧通道离散均匀采样？

random-number-generator、side-channel-attack

假设你有一些\mathsf{Bern}(1/2)'s的来源(在实践中可能是一些CSPRNG )。通常如何以一种抗侧通道的方式从\mathsf{Unif}([d])中抽取样本(假设d不是2的幂)？对于2种情况，很明显，您可以生成t = \log_2(d)随机位并将它们解释为整数。虽然我确信实现必须比这更小心，但这似乎是算法上比较直接的。对于非幂的2种情况，您可以简

浏览 0提问于2019-08-01得票数 1

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使用replicate创建函数的模拟

r、confidence-interval、replicate

我创建了这个函数来从R生成的一组随机数字中获取样本，然后计算这些数字的平均值、标准差和置信区间。我的目标是尝试并复制它，以便模拟置信区间的重复采样。然而，每当我使用replicate函数运行我的代码时，它都会返回一个从1到10000的值矩阵，而不是返回我想要的重复的置信度区间采样。names(samplestatistics) <- c(&

浏览 3提问于2020-11-22得票数 0

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从PCA和QQ图中识别和去除异常值

r、pca、outliers、quantile

我有一个132 x 107的数据集，其中包括2个患者类型-(患者1的33个)和(患者2的99个)。我正在寻找异常值，所以我对数据集运行了pca，并使用以下命令完成了前4个组件的qqplotplot(pca$x, pch = 20,col = c(rep("red", 33), rep("blue", 99))

浏览 0提问于2013-10-30得票数 4

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R中截尾均值置信区间的构造

我想测试修剪方法的覆盖概率，我使用公式形式Wilcox作为置信区间： s_w是Winsorised方差，γ是比例系数，在我的代码中它被表示为alpha。问题是，代码，我给出了置信度为0的区间，所以覆盖概率是1。所以，我认为在构造上有一些错误。(n*alpha)+1):(n-floor(alpha*n))] t_mean <- mean(data_t) si

浏览 1提问于2022-06-01得票数 0

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如何获取预测列的预测区间

python、pandas、scipy、confidence-interval

如何获得预测的较低和较高95%置信度或预测区间列？置信区间(15个数据点)。mean = df.prediction.mean()我也尝试过这个(如下)，但是它只给了我三个值，而不是我的预测值的两个额外的置信区间/区间数组：* np.array(data) m, se = np.mean(a), scipy.stat

浏览 0提问于2020-01-24得票数 1

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SAS中proc princomp与R中princomp命令的差异？

r、sas、pca、glm、princomp

我目前正试图使用SAS中的proc princomp命令和R中的princomp()命令(在stats包中)获得等效的结果。我得到的结果非常相似，这使我怀疑这不是两个命令中不同选项设置的问题。此分析的最终目标是从PCA生成一组系数，用于在PCA例程之外对数据进行评分(即可以应用于新数据集的公式，以便容易地生成得分数据)。在不发布所有数据的情况下，我希望有人能够提供一些信息，说明这两

浏览 10提问于2013-10-31得票数 0

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