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写一个用bootstrap计算置信区间的代码

时间: 2023-03-14 10:05:37 浏览: 94

montecarlino:bootstrap 置信区间和置换检验的并行实现

蒙特卡利诺自举置信区间和置换测试的并行实现。安装 pip install montecarlino 例子让我们计算一组值的中位数的 95% 置信区间： from montecarlino import bootstrap_interval x1 = np . array ([ 0.80 , 0.83 , 1.89 , 1.04 , 1.45 , 1.38 , 1.91 , 1.64 , 0.73 , 1.46 ]) bootstrap_interval ( np . median , x1 ) 现在让我们比较两个样本的中位数，即假设没有差异，中位数差异的 p 值是多少？ from montecarlino import grouped_permutation_test def _median_difference ( x , y ): return np . med

我可以给你一段用 bootstrap 计算置信区间的代码：from sklearn.utils import resample# 获取原数据 data = [....]# 运用 bootstrap 重采样 boot = resample(data, replace=True, n_samples=1000, random_state=1)# 计算置信区间 alpha = 0.95 p = ((1.0-alpha)/2.0) * 100 lower = max(0.0, np.percentile(boot, p)) p = (alpha+((1.0-alpha)/2.0)) * 100 upper = min(1.0, np.percentile(boot, p))print('%.1f confidence interval %.1f%% and %.1f%%' % (alpha*100, lower*100, upper*100))

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