...) summary(m1) # 计算OR值 exp(coef(mod)) ## 置信区间 exp(confint(mod)) # 一步到位:OR值和置信区间 library(questionr) odds.ratio...(mod) 结果: 手动计算OR值: 一步到位的OR值和置信区间: 1.8K10 r语言求置信区间的函数_r语言区间估计...
在statsmodels中可以通过conf_int方法获取置信区间,通过pvalues方法获取p值。在metafor中则可以通过rma对象的confint和pval函数获取相应结果。 # 固定效应模型的置信区间和p值 conf_int_fixed = results.conf_int() pvalue_fixed = results.pvalues[0] print(f"Fixed Effect Confidence Interval: {conf_int_fixed}...
confint1 = guwu_pred.conf_int(alpha=0.20) # 80%置信区间 confint2 = guwu_pred.conf_int(alpha=0.05) # 95%置信区间 confint1.columns = ['lower_80', 'upper_80'] # 重命名列 confint2.columns = ['lower_95', 'upper_95'] # 重命名列 confint = pd.concat([confint1, confint2], axis...
interval = norm.ppf(1 - alpha / 2.) * np.sqrt(varacf) confint = np.array(lzip(acf - interval, acf + interval)) return acf, confint else: return acf def acovf(x,nlag=None): # Estimate autocovariances. xo = x - x.mean() n = len(x) lag_len = nlag if nlag is None: lag...
defconfint(x,alpha=0.05):"""计算不同置信度下的置信区间"""n=len(x)xb=x.mean()df=n-1tmp=(x.std()/n**0.5)*stats.t.ppf(1-alpha/2,df)return{'Mean':xb,'Degree of Freedom':df,'LB':xb-tmp,'UB':xb+tmp}result=confint(df.score,0.05)print(result)# 得到的结果{'LB':8.78288678007...
输出项只有pacf、confint置信区间两个 statsmodels.graphics.tsaplots.plot_pacf:输出pacf图像 输入参数解释 x 目标时间序列 lags 滞后阶数区间,同上 alpha 置信区间,同上 zero pacf的求解方法,同上 title 图片标题,默认"Partial Autocorrelation" 案例代码: sm.graphics.tsa.plot_pacf(dta.values.squeeze(), lags=40)...
tconfint_diff() print("t统计量 = {},自由度 = {},显著性(双尾) = {}".format(t_score, df, p_two)) print('差值95%置信区间下限 = {}, 上限 = {}'.format(a, b)) print("A键盘打错字的数量少{}到{}个".format(round(abs(b)), round(abs(a))) t统计量 = -4.055938536857321,自...
stepwise=True)print(model.summary())# Forecastn_periods =24fc, confint = model.predict(n_periods=n_periods, return_conf_int=True) index_of_fc = np.arange(len(df.value),len(df.value)+n_periods)# make series for plotting purposefc_series = pd.Series(fc, index=index_of_fc) ...
interval = sms.DescrStatsW(data).tconfint_mean(alpha=1-confidence) print(f"95%置信区间: {interval}") 在这个示例中,我们使用了DescrStatsW类来计算样本的描述性统计量,并使用tconfint_mean方法计算了95%的置信区间。 三、手动计算置信区间 手动计算置信区间虽然不如使用库函数方便,但它可以帮助我们更好地...
import matplotlib.pyplot as plt# plot_acf(x, ax=None, lags=None, *, alpha=0.05, use_vlines=True, adjusted=False, fft=False, missing='none', title='Autocorrelation', zero=True, auto_ylims=False, bartlett_confint=True, vlines_kwargs=None, **kwargs)# plot_pacf(x, ax=None, lags=No...