给定一个值列表:
>>> from scipy import stats
>>> import numpy as np
>>> x = list(range(100))
def confidence_interval(alist, v, itv):
return stats.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)
(49.134501289005009, 49.865498710994991)
10 :>>> confidence_interval(x, 10, 0.1)
(9.6345012890050086, 10.365498710994991)
At 90% confidence, we know that the data point
10falls in the interval(9.6345012890050086, 10.365498710994991),
At 90% confidence, we can say that the data point falls at 10 +- 0.365...
最佳答案
简而言之
您的调用给出了未知参数正态定律的平均参数的置信区间，其中您观察了 100 个观察值，平均值为 10，标准差为 29。此外，解释它也不合理，因为您的分布显然不是正常，因为 10 不是观察到的平均值。
TL; 博士
围绕置信区间存在很多误解，其中大部分似乎源于对我们自信的误解。由于您对置信区间的理解存在一些混淆，因此更广泛的解释将使您对您正在处理的概念有更深入的理解，并希望绝对排除任何错误来源。
消除误解
非常简单地设置。我们处于这样一种情况，我们想要估计一个参数，或者更确切地说，我们想要测试一个参数值的假设，参数化随机变量的分布。例如:假设我有一个正态分布变量 X，其平均值为 m，标准差为 sigma，我想测试假设 m=0。
什么是参数检验
这是一个测试随机变量参数假设的过程。由于我们只能访问作为随机变量具体实现的观察值，因此通常通过计算 进行处理。统计这些实现。统计量大致是随机变量实现的函数。让我们称这个函数为 S，我们可以在 x_1,...,x_n 上计算 S，它们与 X 的实现一样多。
因此，您了解 S(X) 也是一个随机变量，具有分布、参数等!这个想法是，对于标准测试，S(X) 遵循一个众所周知的分布，其值被列出。例如:http://www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/t-table.pdf
什么是置信区间？
鉴于我们刚才所说的，置信区间的定义将是:测试参数的值范围，这样如果观察是从由该范围内的值参数化的分布生成的，它不会有概率上不可能的。
换句话说，置信区间给出了这个问题的答案:给定以下观察值 x_1,...,x_n n 个 X 的实现，我们是否可以自信地说 X 的分布是由这样的值参数化的。 90%、95% 等……断言置信水平。通常，外部约束固定了这个水平(质量评估的工业规范，科学规范，例如:发现新粒子)。
我认为现在对您来说很直观:
At 90% confidence, we know that the data point 10 falls in the interval (9.6345012890050086, 10.365498710994991)
t = (np.mean(x) - m_0)/(s/sqrt(n))其中 x 是您的观察向量，n 是观察次数，s 是 经验标准差。毫不奇怪，这遵循学生分布。t落入该区间，这会告诉您是否可以排除具有这种置信度的平等假设。 scipy.stats.t.interval 的使用.您可以使用以下两种方式之一。使用上面显示的公式计算自己的 t 统计量，并检查 t 是否符合 interval(alpha, df) 返回的区间其中 df 是采样的长度。或者您可以直接拨打interval(alpha, df, loc=m, scale=s)其中 m 是您的经验平均值，s 是经验标准偏差(除以 sqrt(n))。在这种情况下，返回的区间将直接作为均值的置信区间。关于python - 如何用置信区间解释数据点的上限/下限？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42799002/
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我正在阅读SandiMetz的POODR，并且遇到了一个我不太了解的编码原则。这是代码:classBicycleattr_reader:size,:chain,:tire_sizedefinitialize(args={})@size=args[:size]||1@chain=args[:chain]||2@tire_size=args[:tire_size]||3post_initialize(args)endendclassMountainBike此代码将为其各自的属性输出1,2,3,4,5。我不明白的是查找方法。当一辆山地自行车被实例化时，因为它没有自己的initialize方法
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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