使用 "ci" 函数计算置信区间
Calculating confidence interval using "ci" function
我有一组数据,除了求每组列的平均值外,我还想求一个
置信区间。示例数据如下所示:
id <- c(1101:1108)
age <- c(12,15,14,12,3,1,2,5)
length <- c(52,62,63,58,79,45,65,25)
result <- c("TRUE","FALSE","TRUE","FALSE","TRUE","FALSE","TRUE","FALSE")
data<-data.frame(id, age, length, result)
id age length result
1 1101 12 52 TRUE
2 1102 15 62 FALSE
3 1103 14 63 TRUE
4 1104 12 58 FALSE
5 1105 3 79 TRUE
6 1106 1 45 FALSE
7 1107 2 65 TRUE
8 1108 5 25 FALSE
我想做的是计算每组结果的长度参数的平均值和0.95置信区间,所以我使用了下面的代码:
g <- data %>% select(length,result) %>% group_by(result) %>% summarise(Ave_length=mean(length, na.rm=TRUE))
为了计算每组的置信区间,我使用了 gmodels
包
中的以下函数
ci(data$length[data$result=="TRUE"], 0.95)
ci(data$length[data$result=="TRUE"], 0.95)
然而,我得到的是一条警告信息“警告信息:
在 ci.numeric(data$length[data$result == "TRUE"], 0.95) 中:
没有 class 或未知 class。使用默认计算。"
你对我如何解决这个问题有什么建议吗?或者我可以使用任何其他函数来计算置信区间
warning
消息无需担心。
methods('ci')
#[1] ci.binom ci.estimable* ci.lm* ci.lme* ci.numeric*
如果我们检查源代码,它以 warning
开头,没有任何检查。
getAnywhere('ci.numeric')
function (x, confidence = 0.95, alpha = 1 - confidence, na.rm = FALSE,
...)
{
warning("No class or unkown class. Using default calcuation.") ####
est <- mean(x, na.rm = na.rm)
stderr <- sd(x, na.rm = na.rm)/sqrt(nobs(x))
ci.low <- est + qt(alpha/2, nobs(x) - 1) * stderr
ci.high <- est - qt(alpha/2, nobs(x) - 1) * stderr
retval <- c(Estimate = est, `CI lower` = ci.low, `CI upper` = ci.high,
`Std. Error` = stderr)
retval
}
开发者有可能在未来更改它。此外,还有一些拼写错误 unkown
而不是 unknown
这意味着 numeric
class vector
正在收到此警告
ci(rnorm(10))
# Estimate CI lower CI upper Std. Error
# 0.3754708 -0.2600370 1.0109787 0.2809300
#Warning message:
#In ci.numeric(rnorm(10)) :
# No class or unkown class. Using default calcuation.
这个问题似乎只针对 numeric
class 显示。如果我们在 lm
模型上应用 ci
(ci.lm
)
ci(lm(Sepal.Length ~ Species, iris))
# Estimate CI lower CI upper Std. Error p-value
#(Intercept) 5.006 4.8621258 5.149874 0.07280222 1.134286e-113
#Speciesversicolor 0.930 0.7265312 1.133469 0.10295789 8.770194e-16
#Speciesvirginica 1.582 1.3785312 1.785469 0.10295789 2.214821e-32
因为ci.lm
开头没有warning
getAnywhere('ci.lm')
function (x, confidence = 0.95, alpha = 1 - confidence, ...)
{
x <- summary(x)
est <- coef(x)[, 1]
ci.low <- est + qt(alpha/2, x$df[2]) * coef(x)[, 2]
ci.high <- est - qt(alpha/2, x$df[2]) * coef(x)[, 2]
retval <- cbind(Estimate = est, `CI lower` = ci.low, `CI upper` = ci.high,
`Std. Error` = coef(x)[, 2], `p-value` = coef(x)[, 4])
retval
}
可能的原因是 ci
方法主要检查 lm
或 lme
class
等,如果找到 none,它正在切换到默认模式 ci
for numeric
class 而 warning
在这方面有点误导
我有一组数据,除了求每组列的平均值外,我还想求一个 置信区间。示例数据如下所示:
id <- c(1101:1108)
age <- c(12,15,14,12,3,1,2,5)
length <- c(52,62,63,58,79,45,65,25)
result <- c("TRUE","FALSE","TRUE","FALSE","TRUE","FALSE","TRUE","FALSE")
data<-data.frame(id, age, length, result)
id age length result
1 1101 12 52 TRUE
2 1102 15 62 FALSE
3 1103 14 63 TRUE
4 1104 12 58 FALSE
5 1105 3 79 TRUE
6 1106 1 45 FALSE
7 1107 2 65 TRUE
8 1108 5 25 FALSE
我想做的是计算每组结果的长度参数的平均值和0.95置信区间,所以我使用了下面的代码:
g <- data %>% select(length,result) %>% group_by(result) %>% summarise(Ave_length=mean(length, na.rm=TRUE))
为了计算每组的置信区间,我使用了 gmodels
包
ci(data$length[data$result=="TRUE"], 0.95)
ci(data$length[data$result=="TRUE"], 0.95)
然而,我得到的是一条警告信息“警告信息: 在 ci.numeric(data$length[data$result == "TRUE"], 0.95) 中: 没有 class 或未知 class。使用默认计算。"
你对我如何解决这个问题有什么建议吗?或者我可以使用任何其他函数来计算置信区间
warning
消息无需担心。
methods('ci')
#[1] ci.binom ci.estimable* ci.lm* ci.lme* ci.numeric*
如果我们检查源代码,它以 warning
开头,没有任何检查。
getAnywhere('ci.numeric')
function (x, confidence = 0.95, alpha = 1 - confidence, na.rm = FALSE,
...)
{
warning("No class or unkown class. Using default calcuation.") ####
est <- mean(x, na.rm = na.rm)
stderr <- sd(x, na.rm = na.rm)/sqrt(nobs(x))
ci.low <- est + qt(alpha/2, nobs(x) - 1) * stderr
ci.high <- est - qt(alpha/2, nobs(x) - 1) * stderr
retval <- c(Estimate = est, `CI lower` = ci.low, `CI upper` = ci.high,
`Std. Error` = stderr)
retval
}
开发者有可能在未来更改它。此外,还有一些拼写错误 unkown
而不是 unknown
这意味着 numeric
class vector
正在收到此警告
ci(rnorm(10))
# Estimate CI lower CI upper Std. Error
# 0.3754708 -0.2600370 1.0109787 0.2809300
#Warning message:
#In ci.numeric(rnorm(10)) :
# No class or unkown class. Using default calcuation.
这个问题似乎只针对 numeric
class 显示。如果我们在 lm
模型上应用 ci
(ci.lm
)
ci(lm(Sepal.Length ~ Species, iris))
# Estimate CI lower CI upper Std. Error p-value
#(Intercept) 5.006 4.8621258 5.149874 0.07280222 1.134286e-113
#Speciesversicolor 0.930 0.7265312 1.133469 0.10295789 8.770194e-16
#Speciesvirginica 1.582 1.3785312 1.785469 0.10295789 2.214821e-32
因为ci.lm
开头没有warning
getAnywhere('ci.lm')
function (x, confidence = 0.95, alpha = 1 - confidence, ...)
{
x <- summary(x)
est <- coef(x)[, 1]
ci.low <- est + qt(alpha/2, x$df[2]) * coef(x)[, 2]
ci.high <- est - qt(alpha/2, x$df[2]) * coef(x)[, 2]
retval <- cbind(Estimate = est, `CI lower` = ci.low, `CI upper` = ci.high,
`Std. Error` = coef(x)[, 2], `p-value` = coef(x)[, 4])
retval
}
可能的原因是 ci
方法主要检查 lm
或 lme
class
等,如果找到 none,它正在切换到默认模式 ci
for numeric
class 而 warning
在这方面有点误导