Confiance dans la déviation standard<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Existe-t-il un moyen de représenter graphiquement la confiance (disons 0,9) dans un groupe d'écarts std autres que de creuser chacune de leurs distributions? Peut-être que je suis juste en état de mort cérébrale ce matin.
* Edit * Pour l'instant, je ne fais que ça, mais j'ai le sentiment qu'il existe un meilleur moyen.
X = rapport actuel () ;
est = (X << xpath ( "// OutlineBox [text () =" Intervalles de confiance "] / TableBox / NumberColBox [1] / NumberColBoxItem [2] / text ()" )) ;
LCI = (X << xpath ( "// OutlineBox [text () =" Intervalles de confiance "] / TableBox / NumberColBox [2] / NumberColBoxItem [2] / text ()" )) ;
UCI = (X << xpath ( "// OutlineBox [text () =" Intervalles de confiance "] / TableBox / NumberColBox [3] / NumberColBoxItem [2] / text ()" )) ;
Nouvelle table ( "Sigma GRR" ,
nouvelle colonne ( "Estimations" , Personnage , SetValues (est)) ,
nouvelle colonne ( "LCI" , Personnage , SetValues (LCI)) ,
nouvelle colonne ( "UCI" , Personnage , SetValues (UCI)) ,
)
Re: confiance dans la déviation stdLa plupart de nos licences ici ne sont pas JMP Pro.
Re: confiance dans la déviation stdS'il te plait regarde Efron, B. (1987), "Better Bootstrap Confidence Intervals", Journal de la Association statistique américaine, 82: 397, 171-185
Re: confiance dans la déviation stdOui, smoore2, l’amorçage est l’une des "nombreuses façons" de procéder, et cela présente certains avantages.
J'espère que JMP a mis en place une meilleure approche pour leur estimation par bootstrap. Je demande cela au Père Noël à chaque Noël!
Je devais écrire un add-in pour obtenir les estimations accélérées avec correction de biais (BCa) à partir du paquet R "boot", qui est une méthode plus défendable, à mon avis.
Peut-être que si plus de personnes élevaient la voix à l'unisson, le père Noël nous entendrait ??
Re: confiance dans la déviation stdPourquoi ne pas utiliser la fonctionnalité "bootstrap" pour la statistique?
Re: confiance dans la déviation stdSalut Vince!
Je ne suis pas sûr que ce soit ce que vous recherchez, car il existe de très nombreuses façons de le faire, mais vous pouvez toujours "rouler vous-même" ...
Noms par défaut ici (1);
// Ouvre le jeu de données en question.
BigClass_dt = Open ("$ SAMPLE_DATA / Big Class.jmp");
// Résume l'écart type par âge.
BigClassSummary_dt = BigClass_dt << Résumé (
Groupe (âge)
Std Dev (: hauteur),
nom de la table de sortie ("Big Class Summary"));
// Définit alpha comme variable de table.
BigClassSummary_dt << Set Table Variable ("alpha", 0.10);
// Calculer les intervalles de confiance
BigClassSummary_dt << Nouvelle colonne ("LCI",
numérique, continu,
Formula (Root (((: N Rangées - 1) *: Nom ("Std Dev (height)") ^ 2)) / ChiSquare Quantile (1 -: alpha / 2,: N Rangées - 1), 2)),
formule d'évaluation);
BigClassSummary_dt << Nouvelle colonne ("UCI",
numérique, continu,
Formula (Root (((: N Rangées - 1) *: Nom ("Std Dev (height)") ^ 2)) / ChiSquare Quantile (: alpha / 2,: N Rangées - 1), 2)),
formule d'évaluation);
// Revel dans votre swerve statistique statistique!
