文章目录一、基本概念1.1 区间估计1.2 置信水平（置信度）1.3 置信系数1.4 置信区间1.5 单侧置信限1.6 置信域二、枢轴量法2.1 上侧
α分位数2.2 小样本情况下的步骤2.3 大样本情况下2.4 单个正态总体参数的置信水平为
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2024-05-15 21:11:27
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区间预测 | MATLAB实现QRCNN-GRU卷积门控循环单元分位数回归时间序列区间预测 目录区间预测 | MATLAB实现QRCNN-GRU卷积门控循环单元分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-GRU分位数回归卷积门控循环单元的时间序列区间预测模型； 2.多图输出、多指标输出(MAE、RMSE、MSE、R2)，多
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2023-12-18 22:46:09
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1 预测区间与置信区间的差别 预测区间估计(prediction interval estimate)：利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的一个个别值的估计区间。变量的估计叫预测区间，预测区间反映了单个数值的不确定性； 置信区间估计(confidence
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2023-11-25 11:28:36
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指定 interval 和 level 参数时， predict.lm 可以返回置信区间(CI)或预测区间(PI) . 此答案显示如何在不设置这些参数的情况下获取CI和PI . 有两种方法：使用 predict.lm 的中期结果;从头开始做一切 .了解如何使用这两种方式可以让您全面了解预测过程 .请注意，我们只会涵盖 predict.lm 的 type = "response" (默认)大小写 .
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2024-02-05 07:42:30
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区间预测 | MATLAB实现基于Bootstrap的区间预测
原创
2024-03-12 11:32:06
266阅读
区间预测 | 光伏出力的区间预测（Matlab）
原创
2024-08-04 00:56:28
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# 精确预测区间与近似预测区间：R语言中的应用
在统计学和数据分析中，预测区间是对未来观测值的不确定性进行量化的重要工具。它们提供了对可能结果范围的估计，通常分为“精确预测区间”和“近似预测区间”。本文将通过R语言的示例，为您详细解释这两种预测区间的定义与计算方法，并阐述它们在实际应用中的区别。
## 1. 预测区间的定义
- **精确预测区间**：用于对未来单个观测值进行预测，通常是基于回
过去两个月，例子君每天总结和梳理小例子，关于Python基础、常用内置库、正则表达式、装饰器、生成器、迭代器、绘图工具，Python多线程等。它们很简单，也就几行代码，各位读者反映也很不错哒，养成了每天看小例子的习惯。 例子君很高心能得到大家的喜爱，也会再接再厉，继续坚持，争取创作出更加优质的小例子。已有的200个小例子，没有看到的童鞋，直接点击下面链接：
例
计算单个总体~的参数对给定置信水平的单侧置信区间，方法与计算双侧置信区间大同小异。计算枢轴量分布（已知为，未知为）概率为置信度的单侧分位数或；计算增量因子（已知为，未知为）；计算置信下限或置信上限。下列代码定义计算总体均值的单侧置信区间的函数from scipy.stats import norm, t #导入norm和t分布
import numpy as np
# Python回归分析区间预测函数
## 引言
回归分析是数据分析中常用的一种方法，它用于建立一个或多个自变量与因变量之间的关系模型。回归分析可以帮助我们预测未来的趋势或者估计某个变量对其他变量的影响程度。在回归分析中，我们通常会使用区间预测函数来计算预测结果的置信区间。
本文将介绍如何使用Python进行回归分析，并使用区间预测函数来进行预测。
## 回归分析
回归分析是一种统计学方
原创
2023-09-17 11:57:27
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目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的，因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测，那么我们将很难将其前一道其它的问题中，很难进行算法的debug。本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。我们将其分为下面几种：Partial Dep
一元线性回归方法本文参考浙大《概率论与数理统计》第四版使用python进行实现一元线性回归分析方法，在文末会介绍一个应用实例，有关详细理论可参见书藉，或者参考百度文库下该章对应课件： 浙大四版概率认与数理统计《一元线性回归》 回归模型对于一元线性回归模型： μ(x)=a+bx(1)
(1)
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2023-09-16 20:37:14
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我们发现点估计量是用于估计总体参数的样本统计量。例如，样本均值是总体均值的点估计量，样本比率是总体比率的点估计量。因为我们不可能期望点估计量能给出总体参数的精确值，所以经常在点估计上加减一个被称为边际误差（ marginal of error）的值来计算区间估计（ interval estimate）。区间估计的一般形式如下：总体均值的区间估计：总体标准差已知情形 计算样本的标准差需要95%构造置
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2023-12-17 15:52:37
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你有没有遇到过这样的问题：我有一段数据，它是随着时间等间隔采样的，现在想用某种方法预测出后续一段时间的趋势。这就是所谓的时间序列的预测问题。时间序列预测的应用主要是在经济领域，比如预测股市行情，预测GDP走势；也可以用来预测机械性能退化趋势或者其他诸如某个量随时间变化这样的场景当中。AR/MA/ARMA模型是分析时间序列的重要方法，在本篇文章中将重点介绍如何使用ARMA(p,q)模型对时间序列信号
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2024-01-26 12:13:42
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前段时间，有读者咨询如何绘制带置信区间的预测曲线。本篇介绍的rms工具包可以很简便地解决这个问题。该包是Regression Modeling Strategies的附加学习资源1 lm()/ols()
在rms工具包中，使用Predict()函数预测的模型结果可以直接使用plot()或ggplot()函数进行绘制，并自带置信区间，但是建模函数必须使用rms工具包中的相关函数。比如对线性模型而言，
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2023-10-16 20:21:35
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原创
2023-09-27 09:41:06
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用kaggle上的泰坦尼克的数据来实操。https://www.kaggle.com/c/titanic/overview
在主页上下载了数据。
任务:使用泰坦尼克号乘客数据建立机器学习模型，来预测乘客在海难中是否生存。
在实际海难中，2224位乘客中有1502位遇难了。似乎有的乘客比其它乘客更有机会获救。本任务的目的就是找出哪类人更容易获救。
数据集有两个，一个是训练数据集"train.csv"
分类模型的评估和回归模型的评估侧重点不一样，回归模型一般针对连续型的数据，而分类模型一般针对的是离散的数据。所以，评估分类模型时，评估指标与回归模型也很不一样， 比如，分类模型的评估指标通常包括准确率、精确率、召回率和F1分数等等。 而回归模型的评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等等， 不过，这些指标衡量的都是预测值与真实值之间的数值差异。关于回归模
预测之后的相关估计： 点估计： 在点估计的条件下，平均值 的点估计和个别值的点估计是一样的。但在区间估计不同。区间估计： 点估计值与实际值之间是有误差的，因此需要进行区间估计。 对于自变量X0,根据回归方程得到因变量y的一个估计区间。 区间估计分为：置信区间估计和预测区间估计。 置信区间估计： 对于自变量x的一个给定值x0,求出因变量y的平均值的估计区间。 预测区间估计： 对于给定自变量x的一个给
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2024-02-27 21:54:56
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