置信区间的坡度并使用引导相交

3视图(30天)

显示旧的评论

艾玛 2017年4月12日

0
链接

这个问题直接联系

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/334999-confidence-interval-for-slope-and-intersect-using-bootstrapping

回答: 强迫症 2018年9月28日

这就跟你问声好！

我有2个变量nan。我使用引导斜率和相交线性回归:

                         好的= isnan (var1) + isnan (var2);
                        
                         p_bootstrp = bootstrp (1000“polyfit”var1(好= = 0),var2(好= = 0),1);
                        
                         med_slope =值(p_bootstrp (: 1));%的斜率
                        
                         med_intersect =值(p_bootstrp (:, 2));%的相交

但是,我无法弄清楚如何去使用bootci的置信区间。我以为我可以用bootci一样当得到相关性系数的置信区间,但不起作用。

@polyfit ci_slope = bootci(5000年,var1(好= = 0),var2(好= = 0));

我怎么计算线性回归的confindence间隔使用引导?有一个Matlab函数吗?

谢谢,

艾玛

1评论
显示没有隐藏没有

艾登·斯塔尔 2018年9月28日

你好,艾玛,

不确定如果我丢失的东西,但看起来你只需要包括订单polyfit工作。

即:

@polyfit ci_slope = bootci(5000年,var1(好= = 0),var2(好= = 0),1);

希望这有助于,艾丹

登录置评。

在回答这个问题。

答案(1)

强迫症 2018年9月28日

0
链接

直接链接到这个答案

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/334999-confidence-interval-for-slope-and-intersect-using-bootstrapping answer_338926

我相信只是百分位本身。如果你得到1000引导样本和结果,然后以2.5%为上限,底部2.5%下界,得到你的95%置信区间。

                             % 95%可信区间意味着2.5%底部和顶部
                            
                             LowerCI = prctile (p_bootstrp 2.5 1);较低的坡,降低相交
                            
                             UpperCI = prctile (p_bootstrp 97.5 1);上坡,降低相交
                            
                             来得到一个准确的词,你需要找到实际值,再计算CI(就更多细节)