开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在区间可观测值中得到先前的结果？

在区间可观测值中得到先前的结果可以通过使用统计学中的置信区间来实现。置信区间是对一个参数的估计范围，表示我们对该参数真实值的不确定性程度。在统计学中，我们通常使用置信水平来表示置信区间的可信程度，常见的置信水平有95%和99%。

要在区间可观测值中得到先前的结果，可以按照以下步骤进行：

收集数据：首先，需要收集一组样本数据，这些数据应该是先前实验或观测的结果。
计算样本统计量：根据收集到的样本数据，计算出相应的样本统计量，如均值、标准差等。
确定置信水平：根据实际需求和数据特点，确定所需的置信水平，一般常用的是95%置信水平。
计算置信区间：根据样本统计量和置信水平，使用统计公式计算出置信区间的上限和下限。置信区间的计算方法根据不同的参数和分布类型而有所不同，例如，对于均值的置信区间，可以使用t分布或正态分布进行计算。
解释结果：将计算得到的置信区间解释给用户或相关利益相关者，说明在给定的置信水平下，参数的真实值有很大的可能落在置信区间内。

需要注意的是，置信区间只是对参数真实值的估计范围，并不能确定参数的确切值。同时，置信区间的宽度与样本量和数据的变异程度有关，样本量越大、数据的变异程度越小，置信区间越窄，对参数真实值的估计越精确。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云统计分析（https://cloud.tencent.com/product/da）
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
腾讯云移动开发（https://cloud.tencent.com/product/mobdev）
腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/bc）
腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/vr）

相关搜索:如何在python中绘制具有多个值的观测值？如何在Tensorflow中获得可重现的结果如何在JSON中检查属于某个区间的值如何在合并中使用来自两个观测值中的一个观测值的数据？如何在Stata中创建一个新的观测值，使其具有所有变量的所有观测值的平均值，但也忽略集合观测值？如何在python中随机删除dataset中特定列的观测值如何在react中得到每个元素不同的结果？获取R (Package seqHMM)中混合隐马尔可夫模型的每个簇内的观测值 VBA将某个范围中的值相加得到错误的结果？如何在SAS中对不同公共变量的观测值求和组合如何在flutter中解析get接口查询得到的结果(数组如何在分配遵循特定分布的值时每次都得到相同的结果如何在Python中打印几个if语句的结果，如(5，7，3，...)如何在jQuery中获取可拖动元素的值？如何在R中按簇设置最高可能的均匀观测值分布如何在结果中获取XMLHttpRequest的属性值如何在react原生中获取可滑动的手势值如何在numpy中得到对角线下的值的总和？如何在IndexDb中对一个游标得到的结果进行排序如何在SQL中删除查询结果中的空值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

TensorFlow手把手教你概率编程：TF Probability内置了开源教材，新手友好

虽然工程师与O形圈制造商就先前飞行中的损坏进行了多次沟通，但制造商认为风险是可以接受的。下图描述了对先前航天飞机任务中的七次O形圈损坏事件的观测，这是损坏事件对环境温度的函数。...请注意，我们在第8行得到p(t)的实际值0或1，其中我们使用先前在第6行和第7行中采样的α和β值对概率函数进行采样。...马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法对未知输入值进行有根据的猜测，计算joint_log_prob函数中参数集的可能性。通过多次重复此过程，MCMC构建了可能参数的分布。...为了计算这个概率，我们可以对来自后验的所有样本求平均值，得到概率的可能值。 ? 然后我们可以在整个温度范围内计算95％的可信区间。请注意，这是一个可靠的区间，而不是通常在统计分析方法中的置信区间。...95％可信区间告诉我们，我们可以95％的概率确定真实值将位于此区间内。例如，正如下图中的紫色区域，在50度时，我们可以95％确定O形圈损坏的概率介于1.0和0.80之间。 ?

7601 0

概率的意义：随机世界与大数法则

若继续投掷，结果100次中，出现80个正面，这时相对频率的观点，很可能便将显现。类如曾母，调整看法，不再认为此铜板公正。...简单讲，是以在某一假设下，会观测到这样的结果，是否算不寻常？所谓不寻常，是指发生的概率很小，小于某一预设的值。若属于不寻常，则当初的假设就不宜接受。...另外，对一四面体，也可估计点数1出现的概率，有一些不同的估计法，可以得到不同的估计量。在数学中，使用不同的方法，须导致相同的结果。所谓殊途同归。但统计里，除非做些限制，否则常无定于一尊的方法。...很自然地，便投掷若干次，譬如说n次，并观测n次的结果。这个过程便称为取样。在本情况中，各次投掷的结果并不重要。总共得的正面数，以a表之。...而且还众说纷纭，各提出不同的概率值。个中原因何在？一主要原因，即情境解读有误。过去大家在数学课程中，会遇到所谓应用题。题目看懂，写出数学式子后，就是解数学了。

1.2K4 0

概率的意义：随机世界与大数法则

若继续投掷，结果100次中，出现80个正面，这时相对频率的观点，很可能便将显现。类如曾母，调整看法，不再认为此铜板公正。...简单讲，是以在某一假设下，会观测到这样的结果，是否算不寻常？所谓不寻常，是指发生的概率很小，小于某一预设的值。若属于不寻常，则当初的假设就不宜接受。...另外，对一四面体，也可估计点数1出现的概率，有一些不同的估计法，可以得到不同的估计量。在数学中，使用不同的方法，须导致相同的结果。所谓殊途同归。...来看一简单且常见的情况。假设欲估计一铜板出现正面之概率p。很自然地，便投掷若干次，譬如说n次，并观测n次的结果。这个过程便称为取样。在本情况中，各次投掷的结果并不重要。...而且还众说纷纭，各提出不同的概率值。个中原因何在？一主要原因，即情境解读有误。过去大家在数学课程中，会遇到所谓应用题。题目看懂，写出数学式子后，就是解数学了。

8442 0

Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生结果可视化

方法：回想一下，我们最初的贝叶斯推理方法是：设置先前的假设，并根据启发式、历史或样本数据建立我们数据的“已知已知”。形式化问题空间和先前假设的数学模型。正式化先前的分布。...有很多 95% 的可信区间，具体取决于左右尾巴的相对权重。95% HPD 区间是这 95% 区间中最窄的。...在泊松分布中，泊松分布的期望值 E（Y）、均值 E（X）和方差 Var（Y）相同; 例如，E（Y） = E（X） = Var（X） = λ。请注意，如果方差大于均值，则称数据过于分散。...这在具有大量零的保险索赔数据中很常见，并且最好由负二项式和零膨胀模型（如 ZIP 和 ZINB）处理。...低于平均值、分位数、可信区间（HPD） 94% 和任意参考值（橙色垂直）。

1843 0

Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生结果可视化

相关视频方法：回想一下，我们最初的贝叶斯推理方法是：设置先前的假设，并根据启发式、历史或样本数据建立我们数据的“已知已知”。形式化问题空间和先前假设的数学模型。正式化先前的分布。...有很多 95% 的可信区间，具体取决于左右尾巴的相对权重。95% HPD 区间是这 95% 区间中最窄的。...在泊松分布中，泊松分布的期望值 E（Y）、均值 E（X）和方差 Var（Y）相同; 例如，E（Y） = E（X） = Var（X） = λ。请注意，如果方差大于均值，则称数据过于分散。...这在具有大量零的保险索赔数据中很常见，并且最好由负二项式和零膨胀模型（如 ZIP 和 ZINB）处理。...低于平均值、分位数、可信区间（HPD） 94% 和任意参考值（橙色垂直）。

2402 0

概率的意义（深度好文）

若继续投掷,结果100次中,出现80个正面,这时相对频率的观点,很可能便将显现。类如曾母,调整看法,不再认为此铜板公正。...简单讲,是以在某一假设下,会观测到这样的结果,是否算不寻常?所谓不寻常,是指发生的概率很小,小于某一预设的值。若属于不寻常,则当初的假设就不宜接受。...另外,对一4面体,也可估计点数1出现的概率,有一些不同的估计法,可以得到不同的估计量。在数学中,使用不同的方法,须导致相同的结果。所谓殊途同归。但统计里,除非做些限制,否则常无定于一尊的方法。...很自然地,便投掷若干次,譬如说n次,并观测n次的结果。这个过程便称为取样。在本情况中,各次投掷的结果并不重要。总共得的正面数,以a表之。知道a,就已掌握全部资讯(a称为充分统计量(su?...只是却往往概率应用不易,得到的概率值,常被认为是错的。而且还众说纷纭,各提出不同的概率值。个中原因何在?一主要原因,即情境解读有误。过去大家在数学课程中,会遇到所谓应用题。

1.1K7 0

特征工程系列：特征预处理（上）

缺点：估算Z-Score需要总体的平均值与方差，但是这一值在真实的分析与挖掘中很难得到，大多数情况下是用样本的均值与标准差替代； Z-Score对于数据的分布有一定的要求，正态分布是最有利于Z-Score...缺点：这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义； MaxAbsScaler与先前的缩放器不同，绝对值映射在[0,1]范围内。...：k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性：第一个分箱中所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值，第二个分箱中所有观测值都要小于第三个分箱中的观测值，等等。...，得到聚类中心； Step 2：在得到聚类中心后将相邻的聚类中心的中点作为分类的划分点，将各个对象加入到距离最近的类中，从而将数据划分为多个区间； Step 3：重新计算每个聚类中心...，然后重新划分数据，直到每个聚类中心不再变化，得到最终的聚类结果。

6073 0

特征工程系列：特征预处理（上）

缺点：估算Z-Score需要总体的平均值与方差，但是这一值在真实的分析与挖掘中很难得到，大多数情况下是用样本的均值与标准差替代； Z-Score对于数据的分布有一定的要求，正态分布是最有利于Z-Score...缺点：这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义； MaxAbsScaler与先前的缩放器不同，绝对值映射在[0,1]范围内。...：k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性：第一个分箱中所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值，第二个分箱中所有观测值都要小于第三个分箱中的观测值，等等。...； Step 2：在得到聚类中心后将相邻的聚类中心的中点作为分类的划分点，将各个对象加入到距离最近的类中，从而将数据划分为多个区间； Step 3：重新计算每个聚类中心，然后重新划分数据，直到每个聚类中心不再变化...，得到最终的聚类结果。

1.4K2 1

干货 | 贝叶斯结构模型在全量营销效果评估的应用

3）预测值估计：得到之后，我们从该分布中对（α，θ）进行采样，再代入状态空间方程(1)中对y进行预测，得到，其中表示时间点n之后y的预测值。...分别表示的标准差这些参数均通过MCMC的方式得到估计。四、模型应用与代码实现以上我们给出了BSTS模型及MCMC方法的简要理论推导及结果输出，核心目的就是对观测值y做出预测。...接下来我们将介绍如何在因果推断场景中应用BSTS模型。在对政策的效果评估上，我们核心想要的是观测对象“反事实值”，例如“如果没有这个广告投放，用户的浏览情况会怎样？”...一般可以通过图示的结果中的第二张图，观察干预之前真实值与预测值差值的置信区间是否包含0，如果包含0则说明通过检验，模型拟合效果不错。上图中，置信区间均含0，说明模型可用。...得到各个模块的预测结果之后，结合各模块特征进行融合，得到整体的预测结果。参考文献[4]中给出了更具体的预测方式和与传统方式的对比结果。

1.3K6 0

不会做特征工程的 AI 研究员不是好数据科学家！上篇 - 连续数据的处理方法

，因为我们很可能不会得到期望的结果或性能，且算法不够智能，不能自动地从原始数据中抽取有意义的特征（虽然有一些某种程度上自动抽取特征的技术，比如深度学习技术，后文我们会再谈到）。...考虑到一个通用的二维数据集，每个样本的观测值用一行来表示，每种特征用一列来表示，从而每个样本的观测值中的各种特征都有一个具体的值。 ?...歌曲收听总数的二值化结构你可以从上面的截图中清楚地看到，两个方法得到了相同的结果。因此我们得到了一个二值化的特征来表示一首歌是否被每个用户听过，并且可以在相关的模型中使用它。...开发者年龄的常用分区间方式自适应分区间使用等宽分区间的不足之处在于，我们手动决定了区间的值范围，而由于落在某个区间中的数据点或值的数目是不均匀的，因此可能会得到不规则的区间。...现在让我们在开发者数据集的收入特征上应用 Box-Cox 变换。首先我们从数据分布中移除非零值得到最佳的值，结果如下。

1.7K10 0

特征工程系列：特征预处理（上）

缺点：估算Z-Score需要总体的平均值与方差，但是这一值在真实的分析与挖掘中很难得到，大多数情况下是用样本的均值与标准差替代； Z-Score对于数据的分布有一定的要求，正态分布是最有利于Z-Score...缺点：这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义； MaxAbsScaler与先前的缩放器不同，绝对值映射在[0,1]范围内。...：k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性：第一个分箱中所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值，第二个分箱中所有观测值都要小于第三个分箱中的观测值，等等。...； Step 2：在得到聚类中心后将相邻的聚类中心的中点作为分类的划分点，将各个对象加入到距离最近的类中，从而将数据划分为多个区间； Step 3：重新计算每个聚类中心，然后重新划分数据，直到每个聚类中心不再变化...，得到最终的聚类结果。

9423 0

是的，股价不遵循随机游走！

因为这两种属性在大多数历史资产价格数据中都得到了广泛观测，并且都没有使支持随机游走假设的基本原理失效，即马尔可夫性质（考虑到过去资产价格的未来资产价格的不可预测性）。...你可以使用每个在X中的观测值来计算对数价格过程的标准差。或者，你可以沿着X每隔一秒取样并估计σ_0^2：所有的观察结果 ? 一个观察的子集 ?...我们可以用一个采样区间q来表达这个想法，每个q^th的观测值用来估计σ_0^2。当q=1时，我们使用每个观测值，当q=2时，我们使用每隔一秒的观测值，依次类推。...正如看到的那样，M ̂_d (q)的值通常接近于零。 ? 可以得出一个观测结果是，随着采样区间的增加，统计数据的性能会出现“退化”；这实际上是有预期的，因为随着我们增加q，统计数据的极限分布会扩大。...检查无限值，用NA（缺失）值替换它们。省略对数价格过程中的所有NA（缺失）值。如果我们检验个股的结果，那么：检查历史天数是否超过10年。如果为真，则将过去10年作为子集并丢弃先前的数据。

2.1K2 1

R in action读书笔记（17）第十二章重抽样与自助法

12.4 置换检验点评除coin和lmPerm包外，R还提供了其他可做置换检验的包。perm包能实现coin包中的部分功能，因此可作为coin包所得结果的验证。...无需假设一个特定的理论分布，便可生成统计量的置信区间，并能检验统计假设。比如，你想计算一个样本均值95%的置信区间。假设均值的样本分布不是正态分布: (1) 从样本中随机选择10个观测，抽样后再放回。...统计量将根据所选样本进行计算，结果存储在 bootobject中。...boot()函数中返回对象所含的元素 t0 从原始数据得到的k个统计量的观测值 t 一个R × k矩阵，每行即k个统计量的自助重复值你可以如bootobject$t0和bootobject$t这样来获取这些元素...一旦生成了自助样本，可通过print()和plot()来检查结果。如果结果看起来还算合理，使用boot.ci()函数获取统计量的置信区间。

1.4K2 0

R语言用于线性回归的稳健方差估计

p=6274 在这篇文章中，我们将看看如何在实践中使用R 。...接下来，我然后将先前安装的lm对象传递给包中的函数，该函数计算方差估计值： > vcovHC（mod，type =“HC”）（ 0.08824454 0.1465642 x...这与先前基于模型的标准误差0.311形成对比。因为此处残差方差不是恒定的，所以基于模型的标准误差低估了估计的可变性，并且夹心标准误差对此进行了校正。让我们看看它对置信区间和p值有何影响。...为此，我们使用估计量渐近（在大样本中）正态分布的结果。...= FALSE） > p_values x 0.76815365 0.04331485 我们现在有一个p值表示Y对X的依赖性为0.043，而早期从lm为0.00025得到的p值。

1.8K3 0

R语言状态空间模型和卡尔曼滤波预测酒精死亡人数时间序列

从卡尔曼滤波算法中，我们可以得到先行一步的预测结果和预测误差和相关的协方差矩阵利用卡尔曼滤波的结果，我们建立了状态平滑方程，在时间上向后运行，产生了对于干扰项t和ηt，对于信号θt = Ztαt...这里死亡人数/人口是一个单变量时间序列，状态方程是用矩阵来定义的，为了保持模型的可识别性，截距项用-1省略。观测水平方差通过参数H定义，NA值代表未知方差参数σ 2和σ 2 η。...在这种情况下，从重要性抽样步骤得到的结果实际上与从初始步骤得到的结果相同。...通常情况下，未知参数与未观察到的潜在状态有关，如本例中的协方差矩阵，几乎没有先验知识。因此，要猜出好的初始值是很有挑战性的，特别是在更复杂的环境中。...这反过来又会影响BFGS等方法的梯度计算，在理论上可以得到不可靠的结果。因此，有时建议使用无导数的方法，如Nelder-Mead。

1883 0

R语言状态空间模型和卡尔曼滤波预测酒精死亡人数时间序列|附代码数据

从卡尔曼滤波算法中，我们可以得到先行一步的预测结果和预测误差和相关的协方差矩阵利用卡尔曼滤波的结果，我们建立了状态平滑方程，在时间上向后运行，产生了对于干扰项t和ηt，对于信号θt = Ztαt...这里死亡人数/人口是一个单变量时间序列，状态方程是用矩阵来定义的，为了保持模型的可识别性，截距项用-1省略。观测水平方差通过参数H定义，NA值代表未知方差参数σ 2和σ 2 η。...在这种情况下，从重要性抽样步骤得到的结果实际上与从初始步骤得到的结果相同。...通常情况下，未知参数与未观察到的潜在状态有关，如本例中的协方差矩阵，几乎没有先验知识。因此，要猜出好的初始值是很有挑战性的，特别是在更复杂的环境中。...这反过来又会影响BFGS等方法的梯度计算，在理论上可以得到不可靠的结果。因此，有时建议使用无导数的方法，如Nelder-Mead。

3460 0

A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation (译文)

这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。...我们可以以先前的时间步观测值计算时间序列观测值的相关性，称为lags(滞后)。因为时间序列观测值的相关性是用前一次同一系列的观测值计算的，所以称为序列相关或自相关。...置信区间(Confidence intervals)被描绘成一个圆锥体。默认情况下，会被设置为95％的置信区间，表明这个代码之外的相关值很可能是一次相关而不是一个统计上的偶然事件。 ?...使用较少滞后的每日最低温度数据集自相关图偏自相关函数偏自相关是时间序列中的观测值与去除掉干预观测值之间的关系的前先前时间步观测值之间的关系的摘要。...(时间序列的R实现导论) 在先前的时间步中的观测值和观测值的自相关包括直接相关和间接相关。

1.6K6 0

数据代码分享|R语言基于逐步多元回归模型的天猫商品流行度预测

得到筛选后的回归模型。...进一步地剩余方差的估计值，f统计量的估计值对应的p值< 2.2e-16说明，回归方程是显著的。可决系数R，修正的可决系数R为 0.1左右说明方程的拟合效果一般，还有部分的流行度被其他变量所解释。...回归结果置信区间与预测区间：置信区间是给定自变量值后，由回归方程得到的的预测值（实际上是的平均值）的置信区间；预测区间是实际值的置信区间，在这里称为预测区间。...CooK距离图进一步证实第2个观测值是一个离群点，它对回归方程的影响是比较大的，要根据具体问题，讨论出现这一观测值的实际背景。...向后回归法就是建立包含全部因子的回归方程，通过回归系数的检验，从回归方程中逐个剔除不显著的因子，直到留在方程中的因子都是显著的。

2122 0

R语言基于逐步多元回归模型的天猫商品流行度预测

2.2显著性检验根据F值和p值统计量来判断模型是否具有显著的统计意义。 2.3拟合预测使用得到的模型对实际数据进行拟合和预测。 3.拟合不同的模型。查看模型效果，包括对数回归模型，迭代回归模型。...得到筛选后的回归模型。...进一步地剩余方差的估计值，f统计量的估计值对应的p值< 2.2e-16说明，回归方程是显著的。可决系数R，修正的可决系数R为 0.1左右说明方程的拟合效果一般，还有部分的流行度被其他变量所解释。...回归结果置信区间与预测区间：置信区间是给定自变量值后，由回归方程得到的的预测值（实际上是的平均值）的置信区间；预测区间是实际值的置信区间，在这里称为预测区间。...CooK距离图进一步证实第2个观测值是一个离群点，它对回归方程的影响是比较大的，要根据具体问题，讨论出现这一观测值的实际背景。

1950 0

回答：计算系统发育多样性时排除物种数影响

为什么: （观测到的PD-随机打乱后得到的PD）/打乱后PD 的sd 这种算法可以排除物种数量的影响多亏了美丽可爱温柔善良的小师妹帮忙问了一下，终于知道原因了。 ? ?...以MNTD（mean-nearest-taxon-distance）和NTI（nearest-taxon-index）为例，其他系统发育多样性指数类似： MNTDobs是观测到的MNTD，MNTDnull...是随机打乱进化树之后得到的MNTD值，这个过程重复多次（~999次），可得到MNTDnull的分布。...可近似转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布。而这个分布其实是所有物种施加影响结果的集合。 MNTDobs和MNTDnull的差异越大，表明生态位过程(如环境选择)起的影响越大。...为了使结果更精确，不妨设定区间值为（-1.96，1.96），在此范围内曲线下的面积等于0.95，几乎包含了整个分布的面积（误差0.05）。1.96 ≈ 2，因此一般取（-2, 2）为范围。

1.2K3 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭