我想知道是否有人知道可靠且快速的分析 HDI 计算，最好是用于 beta 函数。 HDI的定义在这个称为“最高后密度区域”的问题中。 我正在寻找具有以下 I/O 的 function： 输入 credMass - 可信区间质量（例如， 0.95表示 95% 可信区间） a - 形状参数（例如， ...

如果我使用“发现”中的数据，我如何在置信曲线中找到例如 80%、90% 和 95% 的可信区间和 plot 它们？ 通过使用summary(discoveries) ，我的意思是 a = 3.1，样本量 n = 310 和标准偏差 s =2.5 我可以执行以下操作来找到 90% 吗？ 如果是这样， ...

我需要为我的数据获取/计算 95% 的可信区间。 我的数据由十列和超过 5000 行组成。 这是一些示例数据。 我只是不确定要使用哪个 function，因为我每次都会得到不同的结果，而且它一次只能处理一列。 我尝试了以下功能： 和 有没有其他人遇到过同样的问题？ ...

我正在尝试使用 R 中“mcp”包的输出在同一图表上绘制 95% 可信区间和 50% 中位数的线。我使用 mcp 包来模拟不同的残差尺度（即准模拟) 用于具有已知断点的三个细分市场（2013 年和 2017 年）。 但是，我似乎无法使用模型中的 q_fit 在同一图上同时拟合 CI 和 50% 中位 ...

我现在知道如何使用pbcor从WRS2包解压到确凿的相关性。 此函数计算估计的稳健相关性周围的 95% 自举置信区间。 为了与我其余的分析和手稿保持一致，我需要提取可信区间而不是置信区间。 如何提取 95%可信区间而不是95% 置信区间？ 有没有办法使用pbcor做到这pbcor ？ 我的数据集 ...

我已经获得了 d 部分的后验密度：$2 theta^{-1}(1-theta)^{-1}$。 我如何在 R 的 plot 分布中找到 l 和 u 这样 $F_{theta| x} (l) = 0.025$ 和 $F_{theta| x} (u) = 0.975 美元？ （等尾区间） ...

我通常使用lme4 package，但glmmTMB package 越来越适合处理高度复杂的数据（想想过度分散和/或零通货膨胀）。 有没有办法从glmmTMB模型中提取后验模式和可信区间，类似于lme4模型的方法（例如此处）。 细节： 我正在使用零膨胀和过度分散且具有随机效应的计数数据（可在此处获 ...

由于高斯过程返回分布而不是点估计，为什么这个例子（实际上在每个例子中都有 GP ）谈论关于贝叶斯统计类似物的可信区间的置信区间？ ...

我需要从我的模型中提取随机效应的后验估计和区间。 出于说明目的，与我使用的数据集类似的数据集是基础 R 中的ChickWeight数据集。 我提取固定效应的后验估计和区间的方式如下： 当我尝试这个随机效应（ Chick ）时，我在第二行代码中收到以下错误： mcmc.list(x) ...

背景： 我有一条曲线，其Y值由下面的我的小R函数产生（ 标明 ）。 如果运行我的整个R代码，则会看到我的曲线（但是请记住，这是一个函数，因此如果我更改参数值，我可以得到另一条曲线）： 题： 显然，可以确定/假设许多区间将覆盖/占据此曲线下总面积的95％。 但是，使用o ...

我正在绘制行数据，并添加了一段可信区间和一个黑点，用于统计计算的拟合值。 我的问题是，我希望这些行（和黑点）相对于行数据略微（水平）移动。 我尝试了抖动及其所有可能的组合，结果很糟糕，因为我从不同的列获取y的开始和结束值...因此，随着抖动的出现，线条不再水平。 我试图将固定值 ...

我正在尝试编写一个通用函数来计算 R 中二项式比例区间估计的覆盖概率。我打算为各种置信区间方法（例如 Wald、Clopper-Pearson、HPD 区间用于不同的先验）执行此操作。 理想情况下，我希望有一个函数，可以将应该用于计算间隔的方法作为参数。 那么我的问题是：如何将一个函数作为参数包含 ...