Доверительные интервалы в R

Доверительный интервал — это диапазон значений, который обеспечивает правдоподобный диапазон значений для неизвестного параметра генеральной совокупности на основе выборки из этой генеральной совокупности. Доверительный интервал выражается в процентах, например, 95 % или 99 %, что представляет уровень вашей уверенности в том, что истинный параметр совокупности попадает в интервал. Например, если вы рассчитаете 95-процентный доверительный интервал для среднего роста учащихся в школе, вы можете сказать с 95-процентной уверенностью, что истинный средний рост попадает в этот диапазон значений. Расчет доверительных интервалов с использованием R относительно прост. Вот общий процесс, которому вы можете следовать:

1. Загрузите свои данные в R. Вы можете сделать это, введя имя файла данных, а затем функцию read.table(), например: mydata <- read.table("myfile.txt", header=TRUE). Это предполагает, что ваши данные находятся в текстовом файле с разделителями табуляции и заголовками.
2. Рассчитайте выборочное среднее и стандартное отклонение. Для этого вы можете использовать функции mean()и sd()в R, например: mymean <- mean(mydata$myvariable)и mysd <- sd(mydata$myvariable). Замените «myvariable» именем переменной в ваших данных, для которой вы хотите рассчитать доверительный интервал.
3. Определите размер выборки. Вы можете использовать nrow()функцию в R, чтобы получить количество строк (т. е. наблюдений) в ваших данных, например mysize <- nrow(mydata):
4. Выберите уровень достоверности. Вам нужно будет выбрать доверительный уровень для вашего доверительного интервала. Например, вы можете выбрать 95%, что является обычным уровнем уверенности.
5. Рассчитайте доверительный интервал. Вы можете использовать t.test()функцию в R для расчета доверительного интервала, например myci <- t.test(mydata$myvariable, conf.level=0.95)$conf.int: Это даст вам 95% доверительный интервал для среднего значения вашей переменной.
6. Распечатайте или сохраните доверительный интервал. Вы можете использовать print()функцию для вывода доверительного интервала на консоль, например: print(myci). Или вы можете сохранить его в переменной и использовать позже в своем коде, например: myci <- t.test(mydata$myvariable, conf.level=0.95)$conf.int.

Связанный пост: Дисперсионный анализ в R

Первоначально опубликовано на https://pyoflife.com 25 марта 2023 г.