emmmm很经典的数据挖掘算法，值得一学。 “` ## 一些基本概念##1、支持度的定义：support(X–>Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。 2、自信度的定义：confidence(X–>Y) = |X交Y|/|X| = 集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/集合X出现的个数。同时满足最小支持度阈值(min_s
## 使用Bootstrap法计算置信区间
在统计学中，置信区间是一种评估估计值不确定性的有效工具。Bootstrap方法是一种非参数重抽样技术，它可以用来构造置信区间。本文将通过Python代码示例来演示如何实现Bootstrap法，计算数据的置信区间。
### 1. 什么是Bootstrap方法？
Bootstrap方法通过反复抽样来估计总体参数的分布。具体地，我们可以使用以下步骤：
# Bootstrap 置信区间的介绍与代码实现
## 引言
在统计学中，置信区间是用来估计总体参数的一种方法。它为我们提供了一个区间，其中包含了我们希望估计的参数的真实值。传统的置信区间计算方法通常依赖样本分布的先验知识，但在许多情况下，这种假设并不成立。Bootstrap方法作为一种重抽样技术，能够有效地应对这种情况，特别适用于从复杂分布中获取置信区间的场景。
## Bootstrap
原创
2024-10-12 05:30:50
337阅读
区间估计简介Python求解单个正态总体参数的置信区间参考区间估计简介假定参数是射击靶上 10 环的位置，作一次射击，打在靶心 10 环的位置上的可能性很小，但打在靶子上的可能性就很大，用打在靶上的这个点画出一个区间，这个区间包含靶心的可能性就很大，这就是区间估计的基本思想。在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间, 其中区间的最小值称为置信下限，最大值称为置信上限。由于统
转载
2024-02-21 15:10:12
136阅读
Bootstrap 是一种在统计中通过样本估计总体的方法，本文介绍关于 Bootstrap 相关内容：置信区间估计，参考 http://www-math.mit.edu/~dav/05.dir/class24-prep-a.pdfwww-math.mit.edu https://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/402/lectures/08-bootstra
转载
2024-01-24 17:26:43
108阅读
Apriori算法中几个重要的概念A—>B: 支持度： P(A^B) 表示A和B同时发生时的概率，没有先后顺序。 可信度或置信度： P(B|A) 表示A发生时，B发生的概率，有先后顺序。 P(B|A) = P(A^B)/P(A) 频繁项集：满足最小支持度阀值的事件集，如果事件里面有k个元素，就是频繁k项集。频繁项集通俗点来说，就是经常同时出现的一些元素的集合。Apriori算法原理A
Bootstrap重采样进行参数估计 - 置信区间 文章目录Bootstrap重采样进行参数估计 - 置信区间一、Bootstrap简介二、为什么要使用Bootstrap三、经验Bootstrap四、Bootstrap百分位法五、python代码1）经验Bootstrap2）Bootstrap百分位法 参考Bootstrap采样用 Bootstrap 进行参数估计大有可为利用Bootstrap法估
转载
2024-01-31 06:20:07
335阅读
戴明回归使用正交回归（也叫 Deming 回归）可以确定两种仪器或两种方法能否提供相似的测量结果。正交回归检查两个连续变量（一个响应变量 (Y) 和一个预测变量 (X)）之间的线性关系。与简单线性回归（最小二乘回归）不同，正交回归中的响应和预测变量均包含测量误差。在简单回归中，只有响应变量包含测量误差。当这两个变量包含测量误差时，如果您使用简单回归确定可比较性，则结果取决于计算过程假设
转载
2024-08-01 13:25:46
82阅读
### 如何在Python中实现Bootstrap计算置信区间
在数据分析中，计算置信区间是了解样本数据对整体数据推断的重要步骤。Bootstrap方法是一种常用的重采样技术，可以有效地计算置信区间。本文将指导你通过几个简单的步骤来实现这一过程。
#### 流程概述
在开始之前，让我们先概述整个流程。以下是实现Bootstrap计算置信区间的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。在区间预测时填充颜色是很有必要的。一、相关函数命令1）fill(x, y, ‘color’)功能：
一、正态分布 标准正态分布 标准正态分布就是均值为0，标准差为1的分布，如下图一般正态分布 一般正态分布n，假设其均值是 μ，标准差为σ ，即服从 n~N(μ,σ) 经过变换可以转换成标准正态分布：另X = (N - μ)/ σ，则X就是服从标准的正态分布了X~N(0,1) 二、置信区间 上图中的面积就是标准正态分布的概率，而置信区间就是变量的区间估计，例如图中的-1到1就
转载
2024-01-11 23:02:57
1138阅读
统计推断的三大基本形式：抽样分布参数估计（点估计、区间估计）假设检验（参数检验、非参数检验）一、 置信区间在实际中，我们通常得不到总体在某方面的真值，比如总体均值。或者说，如果我们现在要估计公司某个产品的用户满意度，就可以通过抽样调查的方式获取一部分样本，然后根据样本估计出所有用户的满意程度范围。一般这种估计需要有比较高的“可信程度”，比如要有 90% 的可信度（过高的可信程度需要更多的样本，导致
转载
2024-09-18 20:28:50
113阅读
1.点估计与区间估计 首先我们看看点估计的含义： 是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以称为点估计。点估计虽然给出了未知参数的估计值，但是未给出估计值的可靠程度，即估计值偏离未知参数真实值的程度。 接下来看下区间估计： 给定置信水平，根据估计值确定真实值可能出现的区间范围，该区间通常以估计值为中心，该区间则为置信区间。2.中心极限定
转载
2023-10-21 16:49:28
3470阅读
第一节是一元回归统计推断在多元回归中的推广，主要针对的是单个系数的假设检验和置信区间，除了在假设阶段有所不同（比如是在固定其他变量的情况下，被检验变量对因变量没有影响），基本步骤是一样的，理论基础也都是“OLS估计量在原假设下服从大样本正态分布，其中均值为假设的真值而方差具有一致估计量”（后半句我并没有看懂，前半句是告诉我们要牢记“这些抽样的不确定性的量化方法只有在大样本情况下才有效
转载
2023-11-28 06:38:55
159阅读
一、关于体温、性别、心率的临床数据对男性体温抽样计算下95%置信区间总体均值范围。转自：https://www.jianshu.com/p/a3efca8371ebimport pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#读取数据
df = pd.read_csv('
转载
2023-06-27 10:47:10
432阅读
1.什么是bootstraps Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究中应用十分广泛。例如进化树分化节点的自展支持率等。Bootstrap的思想，是生成一系列bootstrap伪样本，每个样本是初始数据有放回抽样。通过对伪样本的计算，获得统计量的分布。例如，要进行1000次bootstrap，求平均值的置信区间，可以对每个伪样本计算平均值。这样就获得
什么叫【包含置信区间的折线柱状图】？因为图有点复杂，实在不知道应该叫什么名字好。。图片今天导师发来一张图片，就是下面这张，是一篇论文中的插图，他说这张图片画的挺漂亮，想让我用python模仿一下。首先分析一下这张图分为柱状图3组和折线图3组，共六组数据，其中每根折线都有上下的置信区间，此外还有横轴标题、纵轴标题和图例。尝试这张图是我用python的matplotlib包画的，除了最外层的纵向彩色坐
转载
2023-11-04 23:20:07
182阅读
** Bootstrap置信区间和GEV拟合pdf **1. 置信区间置信区间是总体参数估计的一个界限，用于量化估计的不确定性。另外，置信区间是一个范围的可能性。 真正的模型性能可能在这个范围之外。1.1 分类精度的置信区间如果给定输入数据，预测它们的标签，通常用分类准确率（accuracy）或分类误差（Error，与准确率相反）来描述分类预测模型的性能，分类准确率或分类误差是一个比例，别名：伯努
转载
2023-10-11 22:17:20
383阅读
1 从 t 分布说起在量化投资领域，有大量需要进行参数估计(parameter estimation)的场景。比如在按照马科维茨的均值方差框架配置资产时，就必须计算投资品的收益率均值和协方差矩阵。很多时候，对于需要的统计量，仅有点估计(point estimate)是不够的，我们更感兴趣的是从样本数据得到的点估计和该统计量在未知总体中的真实值之间的误差。在这方面，区间估计 —— 即计算出目标统计量
转载
2023-06-20 15:17:56
952阅读
决策树 T 构建好后，需要估计预测准确率。直观说明，比如 N 条测试数据，X 预测正确的记录数，那么可以估计 acc=X/N 为 T 的准确率。但是，这样不是很科学。因为我们是通过样本估计的准确率，很有可能存在偏差。所以，比较科学的方法是估计一个准确率的区间，这里就要用到统计学中的置信区间（Confidence Interval）。设 T 的准确率p是一个客观存在的值，X的概率分布为 X∼B(N,
转载
2023-06-21 15:39:14
287阅读
