মিডিয়ানদের মধ্যে পার্থক্যটির 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান কীভাবে তৈরি করবেন?

আমার সমস্যা: সমান্তরাল গ্রুপ এলোমেলোভাবে পরীক্ষার প্রাথমিক ফলাফলটির খুব ডান স্কিউ বিতরণ করে। আমি স্বাভাবিকতা ধরে নিতে এবং স্বাভাবিক ভিত্তিক 95% সিআই ব্যবহার করতে চাই না (অর্থাত্ 1.96 এক্স এসই ব্যবহার করে)।

আমি মধ্যস্থতা হিসাবে কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপটি প্রকাশ করতে স্বাচ্ছন্দ্যবোধ করি, তবে আমার প্রশ্নটি তখন দুই গ্রুপের মধ্যবর্তী পার্থক্যের একটি 95% সিআই কীভাবে তৈরি করা যায়।

প্রথম যে বিষয়টি মনে আসে তা হ'ল বুটস্ট্র্যাপিং (প্রতিস্থাপনের সাথে পুনরায় নমুনা, দুটি গ্রুপে মধ্যম নির্ধারণ করুন এবং একে অপরের থেকে বিয়োগ করুন, 1000 বার পুনরাবৃত্তি করুন, এবং বায়াস-সংশোধিত 95% সিআই ব্যবহার করুন)। এটাই কি সঠিক পন্থা? অন্য কোন পরামর্শ?

— pmgjones
সূত্র

প্রথম জিনিসটি আমার মনেও এসেছিল। আপনার কত বড় একটি নমুনা আছে?

— জবোম্যান 16

দুটি গ্রুপে 40 জন লোক = মোট 80 জন।

— pmgjones

হজস-লেহম্যান আনুমানিকের উপর ভিত্তি করে অবস্থানের পরামিতিগুলির পার্থক্যের জন্য আপনি ননপ্যারমেট্রিক আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং অনুমানককে সন্ধান করতে পারেন । আর এর (নীচে ) সহায়তার পৃষ্ঠায় যেমনটি ব্যাখ্যা করা হয়েছে, এটি মিডিয়ানদের মধ্যে পার্থক্যের সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত তবে এটি একেবারেই এক নয়। wilcox.test()Details

— কারাকাল

মিডিয়ান বুটস্ট্র্যাপিংয়ের ক্ষেত্রে, স্মুটেড বুটস্ট্র্যাপ সম্পর্কে পড়া ভাল হতে পারে।

— কারাকাল

@ কারাকাল: এটি একটি ভাল বিষয়। উভয় স্বাভাবিক বা স্মুথযুক্ত বুটস্ট্র্যাপের সঠিক অ্যাসিপটোটিক কভারেজ থাকে তবে স্মুটেড বুটস্ট্র্যাপের কভারেজ সম্ভাবনাটি কিছুটা দ্রুত হারে রূপান্তরিত হয়। আমি যদি সঠিকভাবে স্মরণ করি তবে সাধারণ বুটস্ট্র্যাপের জন্য এবং স্মুটেড বুটস্ট্র্যাপের জন্য ও । কোয়েঙ্কার (2005) এর কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন- এ আরও রেফারেন্স সহ এ সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত আলোচনা রয়েছে ।

| P (m \in {\hat{I}}_{n}) - 0.95 | = O (n^{- 1 / 3})

$|P(m \in \hat{I}_n) - 0.95| = O(n^{-1/3})$

O (n^{- 2 / 5})

$O(n^{-2/5})$

— পল

উত্তর:

আপনি যে বুটস্ট্র্যাপটি বর্ণনা করেছেন তা বৈধ হওয়া উচিত। তবে এটি মনে রাখা জরুরী যে স্বাভাবিক-ভিত্তিক 95% সিআইয়ের মতো বুটস্ট্র্যাপের আত্মবিশ্বাসের অন্তর্বর্তীটি কেবল asyptotically সঠিক কভারেজের গ্যারান্টিযুক্ত। মিডিয়ান বা অন্যান্য কোয়ান্টাইলগুলির সাথে কাজ করার একটি দুর্দান্ত জিনিস হ'ল আপনি খুব দুর্বল অনুমানের অধীনে সুনির্দিষ্ট সীমাবদ্ধ নমুনা আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি তৈরি করতে পারেন। মৌলিক ধারণা যে নাল যে মধ্যমা বয়সী হয় , জন্য নির্দেশক একটি বের্নুলির 0.5 র্যান্ডম পরিবর্তনশীল। আপনি সুনির্দিষ্ট সীমাবদ্ধ নমুনা বিতরণ সহ একটি পরীক্ষার পরিসংখ্যান তৈরি করতে এই পর্যবেক্ষণটি ব্যবহার করতে পারেন। দেখুন Chernozhukov, হ্যানসেন, জ্যানসন (2009) আরো বিস্তারিত জানার জন্য। $y$ $m$ $y < m$

— পল
সূত্র

আপনি দয়া করে এটির ব্যাখ্যা করতে পারেন যে এটি কেবলমাত্র তাত্পর্যপূর্ণভাবে বৈধ? আমি বিশেষত অস্পষ্টভাবে এই প্রসঙ্গে কী বোঝাতে চাই তা নিশ্চিত। ধন্যবাদ!

— pmgjones

@pmgjones: একটি 95% গোপন বিরাম, , কিছু পরামিতি জন্য যেমন যে হয় সব সম্ভব জন্য (অথবা সত্যিই সব সম্ভব তথ্য প্রসেস উৎপাদিত) । আপনার নমুনার কিছু কাজ যা জোর দিয়ে আমি wrote লিখেছি । বুটস্ট্র্যাপ বা স্বাভাবিক-ভিত্তিক আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের জন্য, (খুব বিশেষ ডেটা তৈরির প্রক্রিয়া বাদে) সত্য নয়। তবে আপনি। । বুটস্ট্র্যাপটি কেবল অ্যাসিম্পোটোটিকভাবে বৈধ বলে এই বলে আমি বোঝাতে চেয়েছি।

{\hat{I}}_{n}

$\hat{I}_n$

m

$m$

P (m \in {\hat{I}}_{n}) = 0.95

$P(m \in \hat{I}_n) = 0.95$

m

$m$

{\hat{I}}_{n}

$\hat{I}_n$

P (m \in {\hat{I}}_{n}) = 0.95

$P(m \in \hat{I}_n) = 0.95$

lim_{n \to \infty} P (m \in {\hat{I}}_{n}) = 0.95

$\lim_{n \to \infty} P(m \in \hat{I}_n) = 0.95$

— পল

আপনি http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12243307 (Bonett, Price; 2002) এর বিকল্পটিকে সহজ (কমপক্ষে গণনাগতভাবে, আমার মনে হয়) বিকল্প হিসাবে প্রস্তাবিত পদ্ধতিটিও দেখতে পারেন । ভাল প্রশ্ন, যাইহোক।

— AVB
সূত্র