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bootstrapping自己的内置函数pvclust不起作用
我正在使用序列分析方法来测量不同“空间使用序列”之间的相似性，表示为字符串 . 以下是两个序列的三个类别（A：City，B：Agriculture，C：Mountain）的理论示例： t1，t2，........ tx个人1：A A A B B B C C.个人2：A B B B A A C C.0 1 1 0 1 1 0 0 = ** 4 ** 我们用来测量序列之间相似性的距离度量是汉明距离... -
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使用Bootstrapping在GLMM中创建回归曲线的置信区间
创建了GLMM模型并绘制了每个因子的预测概率 . 但是，我无法理解如何使用BootMer函数创建置信区间 . 我不断收到错误消息无法模拟非整数先前权重 . 我希望有人能帮忙吗？提前致谢 . glmm1 <- glmer(cbind(Total_Dead, Total_Collected - Total_Dead) ~ Species + timeseri... -
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使用预引导数据的BCa置信区间
我想使用引导包中的函数boot.ci计算BCa置信区间 . 我已经有了bootstrap复制（ not 使用包提供的启动函数计算） . 要计算BCa置信区间，将bootstrap复制与观察到的统计信息一起传递给boot.ci函数（参数t和t0）就足够了 . 但是，从技术上讲，boot.ci需要类“boot”的对象作为函数调用中的第一个参数 . 似乎可以将一些任意引导对象传递给函数，只要复制数（R）... -
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R中的Bootstrap置信区间？
如何通过基本引导置信区间和学生化引导区间计算T.hat的95％引导置信区间？ failtimes<-c(3, 5, 7, 18, 43, 85, 91, 98, 100, 130, 230, 487) T.hat=length(failtimes)/sum(failtimes) #Bootstrap estimate of bias B <- 999 n <- lengt... -
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Bootstrap置信区间 - c
我知道如何在R和Matlab中计算CI，但对于一个新的webapp我想使用一些c代码或c＃，以便更容易实现 . 一个非常简单的方法可以用作置信区间界限，即第5和第95个分位数 . 分位数计算代码的示例如下：http://cplusplus.happycodings.com/Beginners_Lab_Assignments/code52.html 我的问题是：你在c或c＃中有一些代码用于计算带有B... -
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使用引导包中的参数引导程序调整引导置信区间（BCa）
我试图使用R的 boot 包中的 boot.ci 来计算参数自举的偏差和偏斜校正自举置信区间 . 从我阅读的手册页和实验中，我得出结论，我必须自己计算折刀估计值并将它们输入 boot.ci ，但这并不能找到其他文档，尽管公平地说我还没看过在代码所基于的原始Davison和Hinkley书中...... 如果我天真地运行 b1 <- boot(...,sim="parametric&... -
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R中的自定义引导置信区间
我需要找到一种方法来获得我使用自定义函数获得的估计值的自举置信区间 . 现在，问题在于我有一个大矩阵，我随机抽取行，然后计算所需的数量 . 这是（希望）可重复的例子 生成类似的随机数据： mat1 <- matrix(rnorm(300, 80, 20), nrow = 100) 计算所需数量的函数（其中R是相关矩阵）： IIvar <- function(R) { d <-... -
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自举比例置信区间
如果可能的话，我想使用启动包产生比例的置信区间 . 我有一个矢量，我想设置一个阈值，然后计算低于指定水平的比例 . 之后我想使用boot包中的bootstrap函数来计算比例的置信区间 . 我到目前为止的简单例子： library(boot) vec <- abs(rnorm(1000)*10) #generate example vector data_to_tb <- vec ... -
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随机样本的bootstrap置信区间
我有500个数据列表 (y=500)我在matlab中使用bootstrap方法来计算置信区间 .我正在使用bootci函数，bootci(1000,@mean,randsample(y, 50, true))Normally: 这里，50个随机数据从相同的50个数据中重新采样（替换）1000次 .I want: 我可以做一些事情，这样50个数据将从未固定的50个随机数据中重新采样1000次，但是... -
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Bootstrap系数的置信区间
试图从两个变量的bootstrap获得相关的置信区间 . 当前代码来自文档 . pearson <- function(d, i){ d2 <- d[i,] return(cor(d2$LSAT,d2$GPA)) } bootcorr <- boot(data=d2,statistic=pearson,R=10000) bootcorr ... -
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在R：BCa方法和规定的重采样中引导置信区间
我想使用BCa方法估计R中的置信区间（校正偏差和非对称引导分布） . 但是，我的重新采样不是“标准重采样”，而是更复杂的东西，因此我想分别生成它们，然后应用BCa算法 . 据我所知，在R中存在函数“BootBCa”以及“boot”包 . 但是，在这两种情况下，都会自动生成重新采样 . R中有没有办法首先规定重新采样，然后采用BCa方法？ 谢谢， 莫里茨 -
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R：固定设计回归的Bootstrap BCa置信区间
我有一个固定的设计回归问题，我试图获得引导BCa置信区间，使用R.这是一个例子（使用lmRob），但这仅用于说明： require(robust) data(stack.dat) stack.rob <- lmRob(Loss ~ ., data = stack.dat) summary(stack.rob) Call: lmRob(formula = Loss ~ ., data = ... -
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使用Bootstrapping进行比例的置信区间 - Matlab
我有一个简单的nx1整数数组，我想引导它来评估比例的置信区间 . 我想用matlab做这个分析，你可以在这里找到例子：http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/spssstat/v20r0m0/index.jsp?topic=%2Fcom.ibm.spss.statistics.cs%2Fbootstrap_telco_frequencies_table.h... -
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使用rq函数计算R中分位数回归的95％置信区间
我想获得分位数回归的回归系数的95％置信区间 . 您可以使用R中 quantreg 包的 rq 函数计算分位数回归（与OLS模型相比）： library(quantreg) LM<-lm(mpg~disp, data = mtcars) QR<-rq(mpg~disp, data = mtcars, tau=0.5) 我可以使用confint函数获得线性模型的95％置信区间： con... -
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如何引导置信区间并应用于ggplot2中的geom_errorbar
我使用ggplot2中的facet_grid图计算了12个柱（均值）的95％置信区间（ci）列表： ci <- c(0.17360519, 0.08659052, 0.19434605, 0.20922361, 0.06032738, 0.17054205, 0.28033997, 0.18371310, 0.11388905, 0.24240948, 0.04037120,...