未知分布的错误栏

Question

我最近制作了一个图表，其中显示了一定数量的“实验”的误差线。换句话说，在我的算法中，我正在最小化目标函数，所以我希望增加采样我会得到目标函数的较低值。

正如您在图表中看到的那样，x轴左侧的第二个值2.5仅包含2.5％的配置，因此我们不希望它的性能与我们使用了100％的配置。

我认为这与发行版的不对称有关。有没有什么方法可以解决这个问题 - 也就是为非对称未知分布计算CI的方法？

此示例对于使此图表易于理解应该很有用！

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i = number of replicates (with different seed so different sampling every replicate)
z = objective function value
n = number of configurations
j = 1...n

示例：n=1000，i=100

1. 步骤1.分析所有1000配置并计算最小值 z_j。存储并复制i。然后计算mu和sigma 那些z_i
2. 步骤2.分析初始50%配置的1000和 计算z_j的最小值。存储它并为我复制。然后 计算那些z_i
的mu和sigma
3. 第3步。分析初始10%
的1000
4. 步骤4.分析初始5%
的1000
5. 步骤5.分析初始2.5%
的1000

因此，我们将mu_100，mu_50，mu_10，mu_5，mu_2.5和mu_1以及sigma_100，{ {1}}，...

现在我可以制作像sigma_50 ....

这样的错误栏