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ConfidenceLevel

LinearModelFitおよび他のフィット関数のオプションで，さまざまな信頼と予測の区間と帯域の水準を指定する．

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ConfidenceLevel

ConfidenceLevel

LinearModelFitおよび他のフィット関数のオプションで，さまざまな信頼と予測の区間と帯域の水準を指定する．

詳細

  • ConfidenceLevelは，信頼区間に関連する特性の値に影響する．
  • デフォルトで，95%の信頼区間が与えられる．
  • 値は0から1の間でなければならない．
  • ある種のタイプのモデルに対し，model[…][prop,ConfidenceLevel->c]を指定した信頼水準の特性の抽出に使うことができる． »

例題

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例  (2)

線形フィットを実行してデフォルトの信頼水準99%を設定する：

Wolfram Language code: lm = LinearModelFit[{...}, x, x, ConfidenceLevel -> 0.99]

このレベルの平均予測帯を取得する：

Wolfram Language code: lm["BestFitAround"]

フィット後の予測帯をクエリする際の信頼水準を設定する：

Wolfram Language code: nlm = NonlinearModelFit[{...}, a Exp[b x], {a, b}, x]
Wolfram Language code: nlm["BestFitAround", ConfidenceLevel -> 0.9]

スコープ  (3)

さまざまな信頼水準でパラメータ信頼区間を計算する：

Wolfram Language code: data = {{0, 1}, {1, 0}, {3, 2}, {5, 4}};
Wolfram Language code: lm = LinearModelFit[data, x, x]

デフォルトの95%水準で推定する：

Wolfram Language code: lm["ParameterEstimates"]//Query[All, {"BasisFunction", "ConfidenceInterval"}]

90%水準での推定値：

Wolfram Language code: lm["ParameterEstimates", ConfidenceLevel -> .9]//Query[All, {"BasisFunction", "ConfidenceInterval"}]

非線形モデルの信頼水準を設定する：

Wolfram Language code: data = Table[{x, 3 Sin[2x] + RandomReal[{-.2, .2}]}, {x, RandomReal[5, 10]}];
Wolfram Language code: nlm = NonlinearModelFit[data, a Sin[b x], {a, b}, x, ConfidenceLevel -> .9]
Wolfram Language code: nlm["ParameterConfidenceIntervalTable"]

通常のデフォルトレベルを使う：

Wolfram Language code: nlm["ParameterConfidenceIntervalTable", ConfidenceLevel -> .95]

一般化された線形モデル用：

Wolfram Language code: data = {{0, 1}, {1, 1.5}, {3, 2}, {5, 4}};
Wolfram Language code: glm = GeneralizedLinearModelFit[data, x, x, ExponentialFamily -> "InverseGaussian"]
Wolfram Language code: glm["ParameterConfidenceIntervalTable", ConfidenceLevel -> .99]

アプリケーション  (1)

データをフィットする：

Wolfram Language code: SeedRandom[1]; data = Table[{x, 1.2 Sin[2 x] + RandomReal[{-.2, .2}]}, {x, 10}]
Wolfram Language code: nlm = NonlinearModelFit[data, a Sin[b x], {a, b}, x]

比較のためにいくつかのレベルで信頼区間を得る：

Wolfram Language code: intervals = Table[Thread@{p, Interval /@ nlm["ParameterConfidenceIntervals", ConfidenceLevel -> p]}, {p, {.8, .85, .9, .95, .99}}]

区間と信頼水準をプロットする：

Wolfram Language code: ListPlot[Transpose[intervals], PlotLegends -> {a, b}, PlotTheme -> "Detailed", FrameLabel -> {"ConfidenceLevel", "ConfidenceInterval"}]

特性と関係  (1)

ConfidenceLevelはFittedModel特性の信頼区間に影響する：

Wolfram Language code: lm = LinearModelFit[Range[5], x ^ 2, x]

デフォルトの95%レベルを使った区間：

Wolfram Language code: Query[All, All, "ConfidenceInterval"]@lm[{"MeanPredictions", "SinglePredictions", "ParameterEstimates"}]

99%レベルを使った区間：

Wolfram Language code: Query[All, All, "ConfidenceInterval"]@lm[{"MeanPredictions", "SinglePredictions", "ParameterEstimates"}, ConfidenceLevel -> .99]
Wolfram Research (2008), ConfidenceLevel, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ConfidenceLevel.html.

テキスト

Wolfram Research (2008), ConfidenceLevel, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ConfidenceLevel.html.

CMS

Wolfram Language. 2008. "ConfidenceLevel." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ConfidenceLevel.html.

APA

Wolfram Language. (2008). ConfidenceLevel. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ConfidenceLevel.html

BibTeX

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BibLaTeX

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