使用 R 的样本均值的置信区间答案

【问题标题】：Confidence Interval of Sample Means using R使用 R 的样本均值的置信区间
【发布时间】：2016-09-06 11:25:55
【问题描述】：

我的数据框包含 500 个样本的采样平均值，每个样本大小为 100。下面是快照。我需要计算 90/95/99 的置信区间的平均值。

head(Means_df)
  Means
1 14997
2 11655
3 12471
4 12527
5 13810
6 13099

我正在使用以下代码，但仅获取一行的置信区间。谁能帮我写代码？

tint <- matrix(NA, nrow = dim(Means_df)[2], ncol = 2)
for (i in 1:dim(Means_df)[2]) {
  temp <- t.test(Means_df[, i], conf.level = 0.9)
  tint[i, ] <- temp$conf.int
}
colnames(tint) <- c("lcl", "ucl")

【问题讨论】：

您是否尝试获取每一行的置信区间？对于每一行，您只有一个值（我假设其他一些数据的平均值）？

标签： r confidence-interval sampling

【解决方案1】：

对于任何单一的平均值，例如。 G。 14997，在不知道数据的方差或标准差的情况下，您无法计算 95%-CI，平均值是从中计算出来的。如果您可以访问每个样本的标准差，则可以计算均值的标准误差，并由此轻松计算 95%-CI。显然，您缺乏任务所需的信息。

【讨论】：

【解决方案2】：

Means_df 是一个 500 行 1 列的数据框。因此

dim(Means_df)[2]

将给出值1。

这就是为什么你只能得到一个值。

使用dim(Means_df)[1] 甚至更好的nrow(Means_df) 代替dim(Means_df)[2] 来解决问题。

【讨论】：