মধ্যমা জন্য আস্থা অন্তর

Question

আমাকে মাঝারি এবং অন্যান্য শতকরা একটি 95% সিআই খুঁজে পেতে হবে। আমি কিভাবে এই কাছে যেতে জানি না। আমি সাধারণত প্রোগ্রামিংয়ের সরঞ্জাম হিসাবে আর ব্যবহার করি।

Answer 1

এখানে একটি ধ্রুপদী আর ডেটাসেটের একটি চিত্র রয়েছে:

> x       = faithful$waiting
> bootmed = apply(matrix(sample(x, rep=TRUE, 10^4*length(x)), nrow=10^4), 1, median)
> quantile(bootmed, c(.025, 0.975))
2.5% 97.5% 
 73.5    77 

যা মিডিয়ানের উপর একটি (.5৩.৫,) 77) আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান দেয়।

( নোট: সংশোধন সংস্করণ, ধন্যবাদ জন । আমি ব্যবহৃত এর মধ্যে আগে, যা বিভ্রান্তির নেতৃত্বে!)$10^3$nrow

Comments

সন্দেহজনকভাবে আমার কাছে সংকীর্ণ বলে মনে হচ্ছে। এর থেকে ফাংশন ব্যবহার library(boot)করা এটি নিশ্চিত করে:> বুট.সি (বুট (এক্স, ফাংশন (এক্স, আই) মিডিয়ান (x [i]), আর = 1000)) অন্তর: স্তর সাধারণ বেসিক 95% (74.42, 78.22) (75.00 , 78.49) স্তর শতকরা বিসিএ 95% (73.51, 77.00) (73.00, 77.00)

— onestop

আপনি শিয়ানকে স্বাগত জানাই ... একদিকে যেমন আমি সর্বদা ম্যাট্রিক্সে মূল এন মান সেট করতে পছন্দ করি কারণ এটি আমার তৈরি বিভিন্ন বুটস্ট্র্যাপ আকারের ধ্রুবক। সুতরাং, আমি সাধারণত ncol = দৈর্ঘ্য (এক্স) বলেছি। আমি খুঁজে পাচ্ছি ত্রুটি করার সম্ভাবনা কম।

— জন

এটি অনস্টপের উত্তরের মত দ্বিপদী কোয়ান্টাইলগুলি গণনা করার জন্য কেবলমাত্র একটি অযোগ্য উপায় ।

— হোবার

Answer 2

আর একটি পদ্ধতির দ্বিপদী বিতরণের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে।
উদাহরণ:

> x=faithful$waiting
> sort(x)[qbinom(c(.025,.975), length(x), 0.5)]
[1] 73 77

Comments

আমি এইটির সরলতা পছন্দ করি ... ফলাফলগুলি বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতির কাছাকাছি।

— ডোমিনিক কম্টোইস

এটি অবিচ্ছিন্ন ক্ষেত্রে বুটস্ট্র্যাপিংয়ের চেয়ে স্পষ্টতই অনেক কার্যকর, তবে এর একটি অসুবিধা হ'ল এটি বাঁধা র‌্যাঙ্কগুলির জন্য অ্যাকাউন্ট করে না। আপনি কি এই জন্য একটি workaround জানতে হবে?

— ali_m

Answer 3

বুটস্ট্র্যাপ পুনরায় মডেলিং পরীক্ষা করে দেখুন। বুট ফাংশন জন্য অনুসন্ধান আরে। পুনরায় মডেলিংয়ের সাথে আপনার ডেটার উপর নির্ভর করে আপনি ঠিক যে কোনও কিছুর জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি অনুমান করতে পারেন।

Comments

একমত। এটি সর্বোত্তম পন্থা। আমার মতে বায়োমেডিকাল সায়েন্সে আন্ডারউজড।

— pmgjones

জনসংখ্যার কোয়ান্টাইলগুলি অনুমানের জন্য স্মুটেড বুটস্ট্র্যাপটি অনুসন্ধান করার বিষয়টি বিবেচনা করুন কারণ প্রচলিত বুস্ট্র্যাপের ক্ষেত্রে সেই ক্ষেত্রে সমস্যা রয়েছে বলে মনে হয় - রেফারেন্সগুলি এই পিডিএফটিতে পাওয়া যেতে পারে । আপনি যদি কেবল তাত্ত্বিক মিডিয়ায় আগ্রহী হন, হজস-লেহম্যান অনুমানকারী ব্যবহার করা যেতে পারে - যেমন, আর এর wilcox.test(..., conf.int=TRUE)ফাংশন সরবরাহ করে।

— ক্যারাকাল

Answer 4

এবং অন্যান্য পন্থা রয়েছে: ধারাবাহিকতা সংশোধন সহ একটি নমুনার জন্য প্রয়োগ করা উইলকক্সন র্যাঙ্ক সামের পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে একটি। আর-তে এটি সরবরাহ করা যেতে পারে:

wilcox.test(x,conf.level=0.95,alternative="two.sided",correct=TRUE)

এবং এখানে আলোচিত মিডিয়ানের জন্য ডেভিড অলিভের সিআই রয়েছে:

মিডিয়ানদের জন্য সিআই

Answer 5

কিউবিনম পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে ফলাফল ছোট নমুনাগুলির জন্য সঠিক নয়। ধরুন যে এক্স এর 10 টি উপাদান রয়েছে। তারপরে কিউবিনোম (সি (.025, .975), 10, .5) 2 এবং 8 দেয়। ফলস্বরূপ বিরতি নীচের লেজটিতে অর্ডার পরিসংখ্যানকে উপরের লেজের দিকের সাথে প্রতিসাম্যভাবে আচরণ করে না; আপনার 2 এবং 9, বা 3 এবং 8 পাওয়া উচিত সঠিক উত্তরটি 2 এবং 9 You আপনি এসএএস-এ প্রিন্ট ইউনিভারিয়েটের বিরুদ্ধে চেক করতে পারেন। এখানে ক্যাচ করুন আপনার নীচের এবং তার চেয়ে বেশি সম্ভাবনা .025 এর বেশি দরকার নেই; নিম্ন কোয়ান্টাইলটি এটি করে না, কারণ এটি কমপক্ষে .025 দেয় বা নীচে। আপনি নীচে সংরক্ষণ করেছেন কারণ যে গণনাটি 1 হওয়া উচিত তা দ্বিতীয় ক্রমের পরিসংখ্যানে ম্যাপ করা উচিত, 0 গণনা করা উচিত এবং তাই "একের পর এক" বন্ধ হয়ে যায়। এই ভাগ্যবান বাতিল করা শীর্ষে হয় না এবং তাই আপনি এখানে ভুল উত্তর পেয়ে যান। কোড সাজানো (x) [কিউবিনোম (সি (.025, .975), দৈর্ঘ্য (এক্স),। 5) + সি (0,1)] প্রায় কাজ করে এবং অন্য কোয়ান্টাইলের জন্য আস্থা অন্তর পেতে অন্য কোয়ান্টাইল মানগুলি দ্বারা প্রতিস্থাপিত করা যায়, তবে পি [এক্স <= a এর উপস্থিতি থাকলে এটি ঠিক হবে না ] =। 025। প্রাক্তন হিগগিনস, ননপ্যারামেট্রিক স্ট্যাটাসিক্টস দেখুন।