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('
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2023-06-27 10:47:10
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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
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2024-08-01 13:25:46
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MATLAB 线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制一、前言二、多项式拟合polyfit1、语法2、示例三、区间绘制四、整体源码五、思考六、参考博客 一、前言现有一组数据：x、yx=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
y=[11 13 15 14 17 14 18 16 19 20];对该数据进行线性回归（1次多项式拟合）并且绘制预测区间和置信度为95%的置信区间 拟合参数:
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2023-12-19 15:47:01
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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
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2024-01-11 23:02:57
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作者：丁点helper来源：丁点帮你生存分析的上一篇文章主要通过一张表格介绍了计算生存率的方法，称作K-M法，也叫乘积极限法，简单来讲就是将生存概率相乘获得生存率。生存曲线的估计方法（1）：先看懂这个表，比如，前面我们讲过：好比身高的样本均数，抽取的第一拨人计算的平均身高和第二拨人的平均身高是有差异的。因为它们都是样本统计量，所以会随着样本的变化而变化。同样地，如果我们想象一下，把这些样本统计量放
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2024-07-01 17:11:02
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一、参数估计概念
简单说就是用样本统计量去估计总体的参数
样本统计量用：
?
二、点估计与区间估计
我的理解是：给出总体参数的一个区间，比如说通过一个样本统计量加减标准误，得到一个范围（区间），推测总体的参数在这个范围（区间）内容
由样本均值的抽样分布可以知，在重复抽样或无限总体抽样的情况下，样本均值的数学期望等于
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2024-04-24 17:17:31
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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
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2023-11-28 06:38:55
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在统计学中，总体率的估计包含了点估计和区间估计两种方法，点估计直接使用样本率来估计总体率，没有考虑抽样误差，而区间估计则按照一定的可信度，估计总体率的可能范围，这就是总体率的置信区间。今天我们要使用IBM SPSS Statistic这款统计软件，来估计总体率95%的置信区间，同学们一起来跟着学习一下吧！一、演示数据我们录入两组统计数据，用于估计测试人员总体龋齿患病率的95%置信区间。第一组的发生
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2023-11-13 16:38:14
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## Python回归预测置信区间
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现回归预测置信区间。在开始之前，让我们先来了解一下整个流程。
### 流程概述
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：收集和整理数据，确保数据的质量；
2. 模型建立：选择适合的回归模型，并进行训练；
3. 预测计算：使用训练好的模型进行预测，并计算置信区间；
4. 结果展示：将预测结果
原创
2023-12-11 04:26:45
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在介绍如何使用逻辑回归进行分类时，我们首先需要大概了解下什么是回归，什么是逻辑回归。回归分析(Regression Analysis)在统计学中，回归分析(regression analysis)是一个用于估算变量之间关系的统计学过程。回归分析关注的焦点是在一个因变量(dependent variable)和一个或多个自变量(independent variable)之间的关系。更明确的说法就是，
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2024-02-19 22:58:42
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我们总是希望能够从一些样本数据中去探究数据总体的表现特征，在网站数据分析中也是如此，我们试图从最近几天的数据表现来推测目前网站的整体形势是怎么样的，有没有变好或者变差的信号，但当前几天的数据无法完全代表总体，所以这里只能使用“估计”。同时，网站的数据始终存在波动，将最近时间段的数据作为抽样样本很可能数据正好处于较低或者较高水平，所以我们用样本得到的估计值不可能是无偏差的，我们同时需
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2024-08-01 07:25:54
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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
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2023-10-21 16:49:28
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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
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2023-11-04 23:20:07
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Logistic回归
优点：计算代价不高，易于理解和实现
缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高
适用数据类型：数值型和标称型数据
实现Logistic回归我们需要借助类似于阶跃函数的Sigmoid函数，sigmoid（z） = 1/（1+exp（-z））。
可以知道sigmoid函数的值域是（0，1），在足够大的定义域上此函数近似于阶跃函数。
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2024-05-21 15:10:48
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注： 在模型拟合中，极大似然函数的本质就是让我们用来拟合数据的模型与每一个数据点的更为相符，这就要求偏差的大小应该是基本一致，或者说符合正态分布，那么偏差大小基本一致与不一致怎么区别呢？这里我们用偏差出现的概率相乘的大小来表示。因为概率大小都在0到1之间并符合期望为x的正态分布，两个偏差值越接近中心期望x，乘积越大。极大似然函数就是用来表示这一关系的，当然在这里联乘的形式可以取对数改
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2024-05-15 11:57:55
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01. 用理论或逻辑表述提出研究选题在进入模型之前，这是提出问题的部分，即告诉读者为什么要研究这个问题。比如，认为现有的理论不能解释某一现象，或者要澄清对某一问题的认识，又或者是质疑现有理论等等。在这一步，就是要让读者相信你的问题“要么重要，要么有趣，要么两者都有”。例如，环保政策是否会带来环境的改善，汇率变更如何影响进出口贸易等等。对该问题的描述可以通过经济理论的表述进行分析，也可以依据经济现象
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2024-08-19 19:32:01
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作者 | bitcarmanlee本文仅作学术交流，如有侵权，请联系后台删除。 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
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2024-05-21 21:32:41
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Logistic回归1. 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类2. 基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1 极大似然估计2.2. 梯度下降算法2.3. 梯度上升算法2.3.1. 数据准备2.3.2. 训练算法：使用梯度上升找到最佳参数2.3.3. 分析数据：画出决策边界2.4. 随机梯度上升算法2.5. 改进的随机梯度上升算法3. 从疝气病症状预测病马的死亡率3.1. 数据准备3.
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2023-08-04 15:34:41
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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,
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2023-06-21 15:39:14
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经验分布:是指实际的样本服从分布，观测到的样本数据的相对频率分布称为经验分布。抽样分布:指样本统计量（样本均值，样本的方差，样本的标准差）所服从的分布。置信区间:指样本统计量所构造的总体参数的估计区间，理论分布:指总体所服从的分布，可以有一个解析表达式，该表达式一般是具有特定参数的概率分布函数。1.这里以本章数据文件“Employee,Data.sav”为例来展示“当前薪金”这一变量均值的95%置
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2023-10-14 16:18:33
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