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
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
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2023-06-20 15:17:56
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** 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
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2023-10-11 22:17:20
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2023-06-02 10:48:14
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如何正确理解 95％置信区间科技论文里经常会出现【95%CI】的评价，这个评价到底有什么意义，他和 68-95-99.7 法则的关系是什么，可能很多人没有清楚的理解，包括之前写论文评价 95%CI 的自己。目的理解【95%CI 置信区间】的含义，以及他和 【68-95-99.7% 法则 】的关系。什么是置信区间首先明白置信区间的定义是什么：在统计学中，一个概率样本的置信区间（英语：Confiden
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2024-08-02 13:09:11
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本节内容：1：t分布存在的意义是什么 2：t分布的置信区间3：t分布检验一、t分布存在的意义是什么 数据分析中有一块很大的版图是属于均值对比的，应用广泛。例如：对比试验前后病人的症状，证明某种药是否有效；
对比某个班级两次语文成绩，验证是否有提高；
对比某个产品在投放广告前后的销量，看广告是否有效。这些都属于两均值对比的应用。均值对比的假设检验方法主要有Z检验和T检验：它们的区
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2023-06-21 22:59:36
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head(iris) ord <- prcomp(iris[, 1:4])
summary(ord)
我们看到PC1的方差解释率达92.46%，PC2的方差解释率为5.31%，主成分分析就做完了，是不是非常简单！接下来进行数据可视化。
使用ggplot2从头绘制
#提取不同记录的PC1~PC4数值，即点的横纵坐标值；
dt<-ord$x
head
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2023-08-18 21:57:40
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# 使用R语言实现标准正态 Bootstrap 置信区间
在统计学中，Bootstrap 方法是一种强有力的重抽样技术，可以用于估计某个统计量的置信区间（Confidence Interval）。在本文中，我们将介绍如何在R语言中实现标准正态Bootstrap置信区间的步骤。接下来，我们将通过一个简单的流程表和详细的步骤说明来帮助你理解整个过程。
## 流程概览
下表总结了实现标准正态Boo
一. ROC曲线概念二分类问题在机器学习中是一个很常见的问题，经常会用到。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线和 AUC (Area Under the Curve) 值常被用来评价一个二值分类器 (binary classifier) 的优劣，Sklearn中对这一函数给出了使用方法：sklearn.metrics.r
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2024-02-06 21:59:54
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R 语言提供了强大的统计分析功能，其中计算置信区间是常见的需求。本文将详细介绍如何在 R 语言中求取置信区间的整套流程，并结合具体的技术细节进行深入分析。
```markdown
## 环境预检
在进行 R 语言计算置信区间之前，我们需要确保环境的配置满足以下基本要求。
### 硬件配置
| 硬件组件 | 配置 |
|
## 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
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输入1： "ggraph")结果1： name输入2： <- graph_from_data_frame(myedges1, vertices=myvertices,directed = T)ggraph(mygraph, layout = 'dendrogram', circular = TRUE) + geom_edge_diagonal(colour="black") +scale_e
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2024-06-27 06:52:25
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# R语言 置信区间 画图
## 一、整体流程
首先，我们来了解一下绘制置信区间的整体流程。下面是一个简化的流程图，展示了实现置信区间并绘制图形的步骤。
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入数据)
C(计算置信区间)
D(绘制图形)
E(结束)
A-->B
B-->C
C-->D
D-->E
```
## 二、具体步骤
### 1. 导入数据
首先，你
原创
2023-10-27 04:29:07
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# R语言 散点图置信区间实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我会帮助你学习如何使用R语言实现散点图置信区间。下面是整个实现过程的步骤。
## 步骤概述
1. 数据准备：先准备好需要绘制散点图的数据集。
2. 散点图绘制：使用R语言中的plot()函数绘制散点图。
3. 置信区间计算：根据数据集的统计信息计算置信区间。
4. 置信区间绘制：使用R语言中的arrows()函数在散点图上绘制置信
原创
2024-01-31 05:13:23
153阅读
R语言是一种统计计算软件，广泛应用于数据分析和建模。在R语言中，lmer函数是一个强大的工具，用于拟合线性混合效应模型。在实践中，我们经常需要对模型系数的置信区间进行估计，以评估模型的稳定性和可靠性。本文将介绍如何使用R语言中的lmer函数和其他相关函数来计算线性混合模型的置信区间，并提供代码示例。
首先，我们需要了解什么是线性混合模型。线性混合模型是一种用于处理具有多层次结构的数据的统计模型。
原创
2023-12-30 05:21:36
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# R语言中的Bootstrap置信区间
## 引言
在统计学中，置信区间是一种估计总体参数的不确定性范围。Bootstrap是一种非参数统计方法，它通过反复抽样已知的样本数据来估计统计量的分布。本文将介绍如何使用R语言来计算Bootstrap置信区间，并提供代码示例和数据可视化。
## Bootstrap方法简介
Bootstrap方法的基本思想是，通过从原始样本中进行有放回抽样，生成多个B
原创
2024-09-27 07:54:36
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# R语言置信区间计算
## 引言
在统计学中，置信区间是对总体参数的一个区间估计。它是一个包含参数真值的范围，表示我们对参数估计的不确定性。在R语言中，我们可以使用不同的函数和方法来计算置信区间。
本文将介绍置信区间的概念、计算方法以及在R语言中如何实现。我们将介绍两种常见的置信区间计算方法：t分布法和正态分布法，并提供相应的代码示例。
## 置信区间的概念
置信区间是统计学中用来估计
原创
2023-09-08 12:42:22
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# R语言计算置信区间
## 什么是置信区间？
在统计学中，置信区间是用来估计总体参数（如均值、比例、方差等）的未知真实值的一个范围。它表示我们对总体参数的估计具有一定的可信度，也就是我们对总体参数的真实值有一定程度的信心。
## 置信区间的计算方法
一般情况下，常用的计算置信区间的方法有两种：参数法和非参数法。参数法常用于大样本情况下，而非参数法适用于小样本情况。
### 参数法计算置
原创
2023-08-25 07:34:35
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显著性标记箱线散点图本篇笔记的内容是在R语言中利用ggplot2，ggsignif，ggsci，ggpubr等包制作箱线散点图，并计算指定变量之间的显著性水平，对不同分组进行特异性标记，最终效果如下。加载R包library(ggplot2)
library(ggsignif)
library(ggsci)
library(ggpubr)载入示例数据本次使用R语言自带的数据集mpg进行演示，内含不同
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2023-06-21 16:48:37
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