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
我在合并方面做错了，我不明白它是什么。我已完成以下操作来估计一系列整数值的直方图:importpandasaspndimportnumpyasnpseries=pnd.Series(np.random.poisson(5,size=100))tmp={"series":series,"count":np.ones(len(series))}hist=pnd.DataFrame(tmp).groupby("series").sum()freq=(hist/hist.sum()).rename(columns={"count":"freq"})如果我打印hist和freq这就是我得到的:>
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
我经常写关于我发现难以学习的技术的文章。不久前，我的朋友Sumana向我提出了一个有趣的问题-为什么这些东西学起来那么难？为什么它们看起来如此神秘？以DNS为例。我们从 80年代 开始使用DNS（已经超过35年了！）。它在互联网上的每个网站中都使用。而且它相当稳定-在很多方面，它的工作方式与30年前完全相同。但是我花了好几年的时间才弄清楚如何自信地调试DNS问题，我也见过很多其他程序员在调试DNS问题上苦苦挣扎。那么到底发生了什么呢？以下是关于为什么学习排除DNS问题很困难的几点思考。（我不会在这篇文章中详细解释DNS，更多关于DNS如何工作的信息，请参阅《用一个周末实现一个DNS》或 我的D
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
我想获得它所做的每个预测的置信度分数，显示分类器对其预测正确性的确定程度。我想要这样的东西:分类器对其预测的确定性如何？第1类:81%的人认为这是第1类第二类:10%第三类:6%第4类:3%我的代码示例:features_train,features_test,labels_train,labels_test=cross_validation.train_test_split(main,target,test_size=0.4)#Determineamountoftimetotraint0=time()model=SVC()#model=SVC(kernel='poly')#model
