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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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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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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区间预测 | MATLAB实现基于Bootstrap的区间预测
原创
2024-03-12 11:32:06
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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
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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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
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"
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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一元线性回归模板# 假设我们有以下数据
x <- c(1, 2, 3, 4, 5) # 自变量
y <- c(2, 4, 6, 8, 10) # 因变量
# 使用lm()函数进行线性回归
model <- lm(y ~ x)
# 查看回归分析的结果
summary(model)例题两组数据，分别是最大积雪深度X和当年灌溉面积Y，请回答：X5.13.57.16.28
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2024-09-15 10:49:00
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本文使用的数据集记录了 1236 名新生婴儿的体重（查看文末了解数据获取方式），以及他们母亲的其他协变量。本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。研究人员需要通过控制其他协变量（例如母亲的体重和身高）来隔离其影响。这可以通过使用多元回归模型来完成，例如，通过考虑权重 Y_i 可以建模为str(babis)数据集的描述如下：bwt 是因变量，新生儿体重以盎司为单位
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2024-06-06 22:52:41
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分布的类型：卡方分布、t分布、F分布……分布的参数估计：根据样本估计总体分布的参数（均值，方差……）点估计：均值、方差……区间估计：在要求的置信区间下估计其他参数的区间。1. 分布估计对数据整体分布规律的估计，从大体上确定分布的趋势和规律。 （1） 总体分布：利用样本信息推断总体分布规律。 （2） 统计量的分布（抽样分布）：由样本确定的诸如样本均值、样本方差等随机变量。三种源于正态分布的抽样分布：
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2024-06-13 10:29:17
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1. 区间估计参数估计：用样本统计量来估计总体参数，包括点值估计和区间估计点值估计：直接用样本统计量作为总体参数的估计值，这种方法简单方便，但是没有考虑抽样误差区间估计：利用样本统计量，考虑抽样误差的大小，在一定的可信度1-α下估计总体参数所在的区间范围，得到的区间称为总体参数的置信区间，较小者称为置信下限，较大者称为置信上限，α一般取0.05或0.01置信区间的含义总体均数的95%置信
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2024-01-27 20:23:37
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区间型动态规划
区间型动态规划，又称为合并类动态规划，是线性动态规划的扩展，它在分阶段地划分问题时，与阶段中元素出现的顺序和由前一阶段的区间中哪些元素合并而来有很大的关系。如对于状态f[i,j]，它表示划分的阶段为j，状态出现的位置为i，它的值取决于第i个元素出现的位置和i到j这
下表给出的数据是在洛杉矶十二个标准大都市居民统计地区中进行人口调查获得的。它有五个社会经济变量，分别是人口总数(pop) 、居民的教育程度或中等教育的年数(school )、雇佣人总数(employ )、各种服务行业的人数(services )和中等的房价(house )，试作因子分析。五个社会因素调查数据npopschool employ services
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2024-07-16 08:33:02
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# R语言近似预测区间的实现指南
在数据科学和统计分析的职场中，近似预测区间（Confidence Interval）是一个重要的概念。它能够帮助我们理解估计值的可靠性。在本文中，我将向你展示如何在R语言中实现近似预测区间的过程。我们将逐步进行，直到完成整个过程。
## 流程概述
在实现近似预测区间的过程中，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
