我刚刚开始尝试通过scikits获得的一个不错的Bootstrap包:https://github.com/cgevans/scikits-bootstrap但是我在尝试通过线性回归估计相关系数的置信区间时遇到了问题。返回的置信区间完全位于原始统计数据的范围之外。代码如下:importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportbootstrapasbootnp.random.seed(0)x=np.arange(10)y=10+1.5*x+2*np.random.randn(10)r0=stats.linregress(x,y)[2]defmy_functi
给定一个值列表:>>>fromscipyimportstats>>>importnumpyasnp>>>x=list(range(100))使用学生t检验，我可以找到alpha为0.1(即90%置信度)的均值分布的置信区间:defconfidence_interval(alist,v,itv):returnstats.t.interval(itv,df=len(alist)-1,loc=v,scale=stats.sem(alist))x=list(range(100))confidence_interval(x,np.mean(x),0.1)[出去]:(49.134501289005
我的问题涉及统计和python，我是两者的初学者。我正在运行模拟，对于自变量(X)的每个值，我为因变量(Y)生成1000个值。我所做的是计算每个X值的Y平均值，并使用scipy.optimize.curve_fit拟合这些平均值。曲线非常吻合，但我还想绘制置信区间。我不确定我正在做的事情是否正确，或者我想做的事情是否可以完成，但我的问题是如何从curve_fit生成的协方差矩阵中获取置信区间。该代码首先从文件中读取平均值，然后仅使用curve_fit。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportc
我正在使用训练有素的opencv级联分类器来检测视频帧中的手，并希望降低误报率。在网上阅读，我看到你可以通过访问detectMultiScale方法返回的rejectLevels和levelWeights信息。我看到了here这在C++中是可能的，我的问题是-有没有人设法在Python中做到这一点？问了一个类似的问题here但它是针对早期版本的检测方法。如果可能，调用该方法的正确语法是什么？如果它对您有用，请提及您使用的OpenCV版本。我在2.4.9。2.4.11API给出了以下语法Python:cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image
我正在尝试获取某些x,y数据(可用here)的指数拟合的置信区间。这是我必须找到最适合数据的指数的MWE:frompylabimport*fromscipy.optimizeimportcurve_fit#Readdata.x,y=np.loadtxt('exponential_data.dat',unpack=True)deffunc(x,a,b,c):'''Exponential3-paramfunction.'''returna*np.exp(b*x)+c#Findbestfit.popt,pcov=curve_fit(func,x,y)printpopt#Plotdataand
我正在寻找一个Python包，它可以计算一个/两个自举置信区间并执行非参数多数据集比较。有人知道吗？ 最佳答案 在我实验室伙伴的帮助下，我找到了我需要的所有统计数据包。自举CI:http://scikits.appspot.com/bootstrap方差分析:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.f_oneway.html我希望这对其他遇到我问题的人有所帮助! 关于用于引导置信区间和非参数多数据集比
我是回归游戏的新手，希望为满足特定条件(即平均复制值超过阈值；请参阅下)。数据是为跨20个不同值的独立变量x生成的:x=(20-np.arange(20))**2，其中rep_num=10为每个条件复制。数据在x上显示出很强的非线性，如下所示:importnumpyasnpmu=[.40,.38,.39,.35,.37,.33,.34,.28,.11,.24,.03,.07,.01,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]data=np.zeros((20,rep_num))foriinrange(13):data[i]=np.clip(np.random.normal
我是回归游戏的新手，希望为满足特定条件(即平均复制值超过阈值；请参阅下)。数据是为跨20个不同值的独立变量x生成的:x=(20-np.arange(20))**2，其中rep_num=10为每个条件复制。数据在x上显示出很强的非线性，如下所示:importnumpyasnpmu=[.40,.38,.39,.35,.37,.33,.34,.28,.11,.24,.03,.07,.01,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]data=np.zeros((20,rep_num))foriinrange(13):data[i]=np.clip(np.random.normal
我在python中使用opencv的har级联人脸检测器(cv.HaarDetectObjects)。例如:faces=cv.HaarDetectObjects(grayscale,cascade,storage,1.2,2,cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,(50,50))forfinfaces:print(f)这将以这种形式打印检测列表:((174,54,114,114),53)((22,51,121,121),36)((321,56,114,114),21)((173,263,125,125),51)((323,272,114,114),20)((26,27
我在python中使用opencv的har级联人脸检测器(cv.HaarDetectObjects)。例如:faces=cv.HaarDetectObjects(grayscale,cascade,storage,1.2,2,cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,(50,50))forfinfaces:print(f)这将以这种形式打印检测列表:((174,54,114,114),53)((22,51,121,121),36)((321,56,114,114),21)((173,263,125,125),51)((323,272,114,114),20)((26,27
