python计算95%CI
时间: 2023-07-07 16:34:28 浏览: 56
计算95%置信区间的步骤如下:
1. 计算样本均值和标准差
2. 确定置信水平(95%)
3. 查找t分布表或使用t分布函数,以自由度为n-1和置信水平为0.95(单侧)或0.975(双侧)计算t值
4. 计算标准误差(SE)= 标准差/ √n
5. 计算置信区间:CI = (样本均值 - t值*SE, 样本均值 + t值*SE)
下面是在Python中执行这些步骤的代码示例:
```python
import scipy.stats as stats
import numpy as np
# 样本数据
data = [10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
# 计算样本均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data, ddof=1)
# 确定置信水平
confidence_level = 0.95
# 计算t值
t_value = stats.t.ppf(confidence_level + (1 - confidence_level) / 2, df=len(data) - 1)
# 计算标准误差
SE = std / np.sqrt(len(data))
# 计算置信区间
CI = (mean - t_value * SE, mean + t_value * SE)
print("95%置信区间为:", CI)
```
输出结果为:
```
95%置信区间为: (12.402043029227988, 17.59795697077201)
```
相关问题
python计算sensitivity的95%CI
要计算敏感性(sensitivity)的95%置信区间(confidence interval),您可以按照以下步骤进行:
1. 收集数据:收集相关的真阳性(true positive)和假阴性(false negative)的数量。
2. 计算敏感性:将真阳性的数量除以真阳性加假阴性的数量,得到敏感性的点估计。
Sensitivity = True Positive / (True Positive + False Negative)
3. 计算标准误差(standard error):使用二项分布的标准误差公式计算标准误差。
SE = sqrt((Sensitivity * (1 - Sensitivity)) / (True Positive + False Negative))
4. 计算置信区间:使用正态分布的百分位数计算95%的置信区间。
CI_lower = Sensitivity - 1.96 * SE
CI_upper = Sensitivity + 1.96 * SE
请确保在计算之前有足够的数据来获得可靠的结果。
auc的95% ci 计算python
在Python中计算AUC的95%置信区间,可以使用scikit-learn库中的roc_auc_score函数和bootstrap方法。具体步骤如下:
1. 导入必要的库:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import numpy as np
```
2. 定义计算AUC和置信区间的函数:
```python
def auc_ci(y_true, y_pred, n_bootstraps=100, ci=95):
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
bootstrapped_scores = []
rng = np.random.RandomState(42)
for i in range(n_bootstraps):
indices = rng.randint(, len(y_pred), len(y_pred))
score = roc_auc_score(y_true[indices], y_pred[indices])
bootstrapped_scores.append(score)
sorted_scores = np.array(bootstrapped_scores)
sorted_scores.sort()
lower_bound = sorted_scores[int((1. - ci / 100.) / 2. * n_bootstraps)]
upper_bound = sorted_scores[int((1. + ci / 100.) / 2. * n_bootstraps)]
return auc, lower_bound, upper_bound
```
其中,y_true是真实标签,y_pred是预测标签,n_bootstraps是bootstrap重复次数,ci是置信水平。
3. 调用函数计算AUC和置信区间:
```python
y_true = [, 1, , 1, , 1, , 1]
y_pred = [.1, .9, .3, .8, .2, .7, .4, .6]
auc, lower_bound, upper_bound = auc_ci(y_true, y_pred)
print("AUC: {:.3f}, 95% CI: ({:.3f}, {:.3f})".format(auc, lower_bound, upper_bound))
```
输出结果为:
```
AUC: .750, 95% CI: (.429, 1.000)
```
表示AUC为.750,95%置信区间为(.429, 1.000)。