Statistics 寻找绘制置信水平轮廓的详细方法
我试图找到一种方法或一个教程来了解如何绘制不同置信水平（68%、95%、99.7%等）的轮廓 下面是我想要生成的绘图上这些等高线的示例： 它表示对宇宙学参数的约束（\omega\u Lambda表示暗能量和\omega\u m总物质量） 一旦我有了\Omega_Lambda和\Omega_mat上的数据集，我如何生成这些轮廓：我知道什么是置信水平，但我只知道标准偏差 如果我绘制两个参数与预期值的标准偏差，我会得到一个十字符号（水平表示\Omega_m，垂直表示\Omega_Lambda）：但是从这个十字中，如何在不同的置信水平下绘制轮廓Statistics 寻找绘制置信水平轮廓的详细方法,statistics,contour,confidence-interval,standard-deviation,Statistics,Contour,Confidence Interval,Standard Deviation,我试图找到一种方法或一个教程来了解如何绘制不同置信水平（68%、95%、99.7%等）的轮廓 下面是我想要生成的绘图上这些等高线的示例： 它表示对宇宙学参数的约束（\omega\u Lambda表示暗能量和\omega\u m总物质量） 一旦我有了\Omega_Lambda和\Omega_mat上的数据集，我如何生成这些轮廓：我知道什么是置信水平，但我只知道标准偏差 如果我绘制两个参数与预期值的标准偏差，我会得到一个十字符号（水平表示\Omega_m，垂直表示\Omega_Lambda）：但是
在上图中，这些等高线看起来像一条2D参数曲线，其中我有带t参数的点（Omega_Lambda（t），Omega_m（t）），但我认为它们不是这样绘制的。您可能想检查一下：
levels示例中的图不是从原始数据中获得的，而是从原始数据的统计模型中获得的。因此，您可以首先使用and将多元正态分布拟合到数据，然后使用生成多元正态pdf值。您还可以找到一个做信心省略号的代码片段（这似乎正是您要找的类型）。-@Stefano Gogioso:谢谢您的建议。不幸的是，这似乎与我们在统计领域中使用的置信水平无关。@youpilat13:对不起，我以为你已经安装了统计模型。我相应地更新了我的答案。-@Stefano Gogioso:谢谢，这就是我想要的。当做