Question

我有4个不同的data.frames，其观察结果遵循二项分布，我需要为每个数据计算与第二列（Flow）的均值相关的置信区间。

在Success列和total number of trials = 85列中报告了成功次数。

如何计算置信区间？我怎么能用R？

做到这一点

这是我的data.frames的一个例子：

df1 <- read.table(text = 'Flow Success
725.661   4
25.54     4
318.481   4
230.556   4
2.823     3
12.6      3
9.891     3
11.553    1', header = TRUE)

> mean(df1$Flow)
[1] 167.1381


df2 <- read.table(text = 'Flow Success
725.661    3
25.54      3
318.481    3
230.556    2
2.823      2
12.6       1', header = TRUE)

> mean(df2$Flow)
[1] 219.2768

df3 <- read.table(text = 'Flow Success
725.661     2
25.54       2
318.481     1', header = TRUE)

> mean(df3$Flow)
[1] 356.5607

df4 <- read.table(text = 'Flow Success
725.661    2
25.54      2', header = TRUE)

> mean(df4$Flow)
[1] 375.6005

我需要计算上述方法的置信区间。

如果需要，我可以为您提供有关数据的更多信息。

感谢任何能帮助我的人。

Answer 1

包binom提供了计算二项式置信区间的方法。可以选择使用所有可用方法，或指定单个方法。

x给出了成功的数量，n给出了伯努利试验的数量。

library(binom)

binom.confint(x = 5, n = 10)
          method x  n mean     lower     upper
1  agresti-coull 5 10  0.5 0.2365931 0.7634069
2     asymptotic 5 10  0.5 0.1901025 0.8098975
3          bayes 5 10  0.5 0.2235287 0.7764713
4        cloglog 5 10  0.5 0.1836056 0.7531741
5          exact 5 10  0.5 0.1870860 0.8129140
6          logit 5 10  0.5 0.2245073 0.7754927
7         probit 5 10  0.5 0.2186390 0.7813610
8        profile 5 10  0.5 0.2176597 0.7823403
9            lrt 5 10  0.5 0.2176212 0.7823788
10     prop.test 5 10  0.5 0.2365931 0.7634069
11        wilson 5 10  0.5 0.2365931 0.7634069

binom.confint(x = 5, n = 10, method = "exact")
  method x  n mean    lower    upper
1  exact 5 10  0.5 0.187086 0.812914

用R表示平均值的二项置信区间

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