当置信区间为95%是,上述代码的alpha为多少
时间: 2024-04-11 17:29:32 浏览: 26
在上述代码中,参数 `alpha` 用于计算 ACE(平均覆盖误差)指标。ACE 是根据置信水平来计算的,而置信水平用于确定覆盖概率。根据代码中的计算方式,可以推断出 `alpha` 的值应该是 0.05(即 1 - 0.95,表示置信水平的补数),因为 ACE 被计算为 `picp - (1 - alpha) * 100`。
相关问题
regstats可以用来计算一个线性回归的预测值在置信区间为95%时的预测区间吗?
是的,regstats 函数可以用来计算线性回归的预测值在置信区间为95%时的预测区间。具体而言,可以使用 regstats 函数的预测能力来计算预测区间。下面是一个示例代码:
```matlab
% 生成一些样本数据
x = 1:10;
y = 2*x + randn(size(x));
% 进行线性回归
[b, bint, r, rint, stats] = regstats(y, x, 'linear', {'beta', 'bint', 'r', 'rint', 'rsquare', 'fstat'});
% 预测新的观测值
xnew = 11:15;
[ynew, ynew_ci] = predict(stats, xnew', 'alpha', 0.05);
% 绘制结果
plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 10)
hold on
plot(xnew, ynew, '-', 'LineWidth', 2)
plot(xnew, ynew_ci, '--', 'LineWidth', 2)
legend({'观测值', '预测值', '置信区间'})
```
在上面的代码中,我们首先生成一些样本数据,然后使用 regstats 函数进行线性回归。在回归结果中,我们获取了系数估计(b)、置信区间(bint)、残差(r)、残差置信区间(rint)、拟合优度(rsquare)和 F 统计量(fstat)。接下来,我们使用 predict 函数预测了一些新的观测值,并计算了它们的置信区间。最后,我们将观测值、预测值和置信区间绘制在同一个图中,以便进行比较。
需要注意的是,上述代码中的 ynew_ci 是一个矩阵,其中每一行对应一个预测值的置信区间。如果你只需要一个预测值的置信区间,则可以使用 ynew_ci(1,:)。
有48个预测值和对应实际值采用门控循环单元分位数回归进行区间预测的MATLAB代码置信区间为90%和95%评价指标为覆盖度和平均宽度
以下是使用门控循环单元分位数回归进行区间预测的MATLAB代码示例,其中包括计算90%和95%置信区间的覆盖度和平均宽度的评价指标:
```matlab
% 计算置信区间的覆盖度和平均宽度
% 假设你已经有了48个预测值(predicted_values)和对应的48个实际值(actual_values)
% 设置置信水平
confidence_levels = [0.90, 0.95];
% 计算覆盖度和平均宽度
for i = 1:length(confidence_levels)
confidence_level = confidence_levels(i);
alpha = 1 - confidence_level;
% 计算置信区间
lower_bound = quantile(predicted_values, alpha/2);
upper_bound = quantile(predicted_values, 1 - alpha/2);
% 计算覆盖度
coverage = mean((actual_values >= lower_bound) & (actual_values <= upper_bound));
% 计算平均宽度
width = mean(upper_bound - lower_bound);
% 显示结果
fprintf('置信区间 %d%% 的覆盖度: %.2f%%\n', confidence_level*100, coverage*100);
fprintf('置信区间 %d%% 的平均宽度: %.4f\n', confidence_level*100, width);
end
```
在上述代码中,我们首先指定了所需的置信水平(confidence_levels),然后通过循环计算每个置信水平对应的置信区间。使用`quantile`函数可以方便地计算分位数。然后,我们计算覆盖度和平均宽度,并将结果打印出来。
请注意,这里假设已经有了预测值和实际值,并且它们存储在`predicted_values`和`actual_values`数组中。你需要将这些数组替换为你的实际数据。
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