联合会 cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个独立的数据集。 为了评估交叉验证的AUC估计的质量，我们获得其方差的估计。 对于海量数据集，生成单个性能估计的过程在计算上可能会很昂贵。 另外，当使用复杂的预测方法时，即使在相对较小的数据集上对验证模型进行交叉验证的过程仍然需要大量的计算时间。 因此，在许多实际情况下，是方差估计的一种计算上难以处理的方法。 作为引导程序的替代方法，可以使用基于计算效率的的方法来获得交叉验证的AUC的方差估计。 该软件包的主要功能是ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC ，它们报告交叉验证的AUC并分别基于和影响曲线来计算交叉验证的AUC估计的置信区间。 使用基于影响曲线的置

本教程涵盖 MATLAB 编程，以模拟微分方程模型并优化参数以匹配测量。 在本练习中，模型使用 ODE 积分器 (ode15s) 进行仿真，并使用 fmincon 或 fminsearch 进行优化。 还计算参数的置信区间。

2．回归系数的置信区间

这是一个方便的函数，用于计算由MATLAB的fitdis（...）函数拟合的任何理论分布的一尾或二尾置信区间。 只需输入数据，fitdist（...）输出以及所需的置信区间水平，然后就可以开始工作了！ 内置的MATLAB工具箱中确实缺少此功能，请随时使用此独立功能。 构建此功能时要考虑模块化，并且不依赖于优化工具箱。 此功能中使用的唯一专门命令是CDF（...）命令，（我相信）该命令来自“统计和机器学习工具箱”。 有关该函数的信息如下： [Confidence_Interval] = confinterval（数据，Fitted_Distribution，Confidence_Interval_Level，Tolerance，Interval_Type）是一个函数，用于将拟合分布的置信区间计算为特定的置信度。 此功能使用经过调整的二等分求解例程，因此仅需要统计和机器学习工具箱。 输入

% ERROR_ELLIPSE - 绘制误差椭圆或椭球，定义% 置信区间% ERROR_ELLIPSE(C22) - 给定一个 2x2 协方差矩阵，绘制% 相关误差椭圆，在原点。 它返回一个图形句柄绘制的椭圆的百分比。 % % ERROR_ELLIPSE(C33) - 给定一个 3x3 协方差矩阵，绘制% 相关误差椭球，在原点，以及它的投影% 到三个轴上。 返回一个包含 4 个图形句柄的向量，用于% 三个椭圆（分别在 XY、YZ 和 ZX 平面中）和% 椭球体。 % % ERROR_ELLIPSE(C,MU) - 绘制以 % MU 为中心的椭圆或椭球，该向量的长度应与 C 的长度相匹配（即 2x2 % 或 3x3）。 % % ERROR_ELLIPSE(...,'Property1',Value1,'Name2',Value2,...) 集指定属性值的百分比，包括： % 'C' - 指定协

令我沮丧的是，我发现 matlab 的 regstats 中没有内置这个函数，或者至少我不知道如何从 regstats 中获取它。 这是计算回归统计漏斗图的一段快速代码。

[如果您有任何问题，请不要在下面的“评论和评分”中留言，请通过 dcdiga@uri.edu 与我联系] 使用“UTide”Matlab 函数进行统一潮汐分析和预测 *专为处理不规则分布和/或不连续的记录时间而设计。 * 适用于多年分析：准确的节点/卫星改正不限于短于 1-2 年的记录长度。 * 可以提供易于使用和全面的诊断，以帮助成分选择过程。 * 使用类似的语法处理海平面（幅度和相位）或电流（当前椭圆参数）。 * 根据原始输入和谐波拟合之间残差的频谱（常规时间的 FFT，不规则时间的 Lomb-Scargle）生成置信区间。 * 结合了强大的 L1/L2 解决方案方法，以最大限度地减少异常值的影响。 * 可以通过一个 m 函数调用来分析时间序列组（例如来自一组仪器或一组模型网格点的记录）。 * 基于 t_tide（Pawlowicz 等人，2002 年）、r_t_tid

绘制二项式数据并在需要时提供基本拟合的函数。 BinoPlot 将使用提供的数据创建误差条或带有误差条的条形图。 误差条表示可调整的置信区间（默认为 95%）。 拟合要么是线性的（默认）要么是 sigmoid（例如对于行为调整曲线）。 只需要提供数据输入，其他输入是可选的。 数据以百分比值绘制。

本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。 原创文章 54获赞 109访问量 18万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者：deephub

置信区间 通常描述某估计的不确定性的方法是使用置信区间，真实的值以一定的概率落入该区间中，这样的估计称为置信区间估计 定义：某个参数p的N%置信区间是一个以N%的概率包含p的区间 由于估计量errorS(h)服从二项分布，这一分布的均值为errorD(h)，标准差可由式5.9计算，因此，为计算95%置信区间，只需要找到一个以errorD(h)为中心的区间，它的宽度足以包含该分布全部概率的95% 这提供了一个包围errorD(h)的区间，使errorS(h)有95%机会落入其中，同样它也指定了errorD(h)有95%的机会落入包围errorS(h)的区间的大小