写一个用bootstrap计算置信区间的代码
时间: 2023-03-14 17:05:37 浏览: 79
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))
相关问题
bootstrap计算auc置信区间
要计算AUC的置信区间,可以使用非参数方法,如基于bootstrap的置信区间估计。以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn import metrics
# 生成随机的标签和预测分数
y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_scores = np.random.rand(100)
# 计算AUC
auc = metrics.roc_auc_score(y_true, y_scores)
# 进行bootstrap重采样,计算1000次AUC
n_bootstraps = 1000
rng_seed = 42 # 随机数种子
bootstrapped_scores = []
rng = np.random.RandomState(rng_seed)
for i in range(n_bootstraps):
indices = rng.randint(0, len(y_scores), len(y_scores))
if len(np.unique(y_true[indices])) < 2:
continue
score = metrics.roc_auc_score(y_true[indices], y_scores[indices])
bootstrapped_scores.append(score)
# 计算置信区间
sorted_scores = np.array(bootstrapped_scores)
sorted_scores.sort()
lower_bound = sorted_scores[int(0.025 * len(sorted_scores))]
upper_bound = sorted_scores[int(0.975 * len(sorted_scores))]
print("AUC: {:.3f}".format(auc))
print("95% 置信区间: [{:.3f}, {:.3f}]".format(lower_bound, upper_bound))
```
在这个代码中,我们首先生成了100个随机的标签和预测分数,并计算了它们的AUC值。然后,我们使用bootstrap方法进行重采样,计算了1000次AUC值,并将这些值保存在一个列表中。最后,我们对这些值进行排序,计算置信区间的下限和上限。
需要注意的是,bootstrap方法需要进行大量的计算,因此可能需要一些时间来完成。同时,由于bootstrap方法是基于重采样的,因此每次运行时得到的置信区间可能略有不同。
R中使用bootstrap求置信区间
在R中使用bootstrap求置信区间的一般步骤如下:
1. 导入数据:将数据导入到R中,可以使用read.csv()、read.table()等函数导入数据。
2. 编写函数:编写一个函数,该函数用于从样本中随机抽取一定数量的样本,并计算所需的统计量,如均值、中位数、标准差等。
3. 进行bootstrap抽样:使用boot()函数进行bootstrap抽样,设置抽样次数和每次抽样的样本数量,并调用刚才编写的函数进行统计量计算。
4. 计算置信区间:使用boot.ci()函数计算样本统计量的置信区间,可以选择使用不同的置信水平和置信区间计算方法。
下面是一个简单的示例代码:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 编写函数,计算均值
mean_func <- function(data, indices) {
return(mean(data[indices]))
}
# 进行bootstrap抽样
library(boot)
boot_result <- boot(data$variable, mean_func, R = 1000, sim = "ordinary")
# 计算置信区间
boot_ci <- boot.ci(boot_result, type = "basic", conf = 0.95)
boot_ci
```
这段代码假设导入的数据文件名为"data.csv",数据中包含一个名为"variable"的变量。编写的函数是计算均值的函数。使用boot()函数进行1000次bootstrap抽样,并计算每个样本的均值。最后使用boot.ci()函数计算样本均值的95%置信区间。
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