표준 편차에 대한 신뢰<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />그들의 분포를 파헤 치는 것 이외의 여러 가지 표준 편차에 자신감 (그래프) (.9)을 그래프로 표시하는 방법이 있습니까? 아마도 나는 오늘 아침에 뇌사 상태 일거야.
* 편집 * 지금은이 일을하고 있지만 더 좋은 방법이있는 것처럼 느껴집니다.
엑스 = 현재 보고서 () ;
동부 표준시 = (엑스 << xpath ( "// OutlineBox [text () = '신뢰 구간'] / TableBox / NumberColBox [1] / NumberColBoxItem [2] / text ()" )) ;
국제 협회 = (엑스 << xpath ( "// OutlineBox [text () = 'Confidence Intervals'] / TableBox / NumberColBox [2] / NumberColBoxItem [2] / text ()" )) ;
UCI = (엑스 << xpath ( "// OutlineBox [text () = '신뢰 구간'] / TableBox / NumberColBox [3] / NumberColBoxItem [2] / text ()" )) ;
새 테이블 ( "시그마 GRR" ,
새 열 ( "견적" , 캐릭터 , SetValues (est)) ,
새 열 ( "국제 협회" , 캐릭터 , SetValues (LCI)) ,
새 열 ( "UCI" , 캐릭터 , SetValues (UCI)) ,
);
재 : 표준 편차에 대한 신뢰여기에있는 대부분의 라이센스는 JMP Pro가 아닙니다.
재 : 표준 편차에 대한 신뢰참조하십시오 Efron, B. (1987), "더 나은 부트 스트랩 신뢰 구간", Journal of the 미국 통계 협회, 82 : 397, 171-185
재 : 표준 편차에 대한 신뢰예, smoore2, 부트 스트래핑은 이것을 수행하는 "많은, 많은 방법"중 하나이며 몇 가지 장점이 있습니다.
JMP가 부트 스트랩 추정에 대한 더 나은 접근 방식을 구현했으면 좋겠습니다. 나는이 모든 크리스마스에 대해 산타에게 묻습니다!
제 의견으로는 좀 더 방어적인 방법 인 R "boot"패키지에서 Bias Corrected accelerated (BCa) 추정치를 얻으려면 addin을 작성해야했습니다.
어쩌면 더 많은 사람들이 한마음으로 목소리를 높이면 산타가 들려 줄 것입니까 ??
재 : 표준 편차에 대한 신뢰통계에 "부트 스트랩"기능을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?
재 : 표준 편차에 대한 신뢰안녕, 빈스!
이 일을하는 많은 방법이 많이 있기 때문에 이것이 당신이 한 일이라는 것을 확신하지 못합니다. 그러나 당신은 언제나 "자신의 것을 굴릴"수 있습니다 ...
기본 이름은 여기에 있습니다 (1);
// 문제의 데이터 세트를 엽니 다.
BigClass_dt = Open ( "$ SAMPLE_DATA / Big Class.jmp");
// 나이별로 표준 편차를 요약합니다.
BigClassSummary_dt = BigClass_dt << 요약
그룹 (: 연령),
표준 Dev (: 높이),
출력 테이블 이름 ( "Big Class Summary"));
// 알파를 테이블 변수로 설정합니다.
BigClassSummary_dt << 테이블 변수 설정 ( "alpha", 0.10);
// 신뢰 구간 계산
BigClassSummary_dt << 새 항목 ( "LCI",
숫자, 연속,
수식 (Root (((N 행 -1)) * : 이름 ( "Std Dev (높이)") ^ 2) / ChiSquare Quantile (1 - : 알파 / 2, : N 행 -1)
eval 공식);
BigClassSummary_dt << 새 열 ( "UCI",
숫자, 연속,
수식 (Root (((N 행 -1)) : 이름 ( "Std Dev (높이)") ^ 2) / ChiSquare Quantile (: 알파 / 2, : N 행 -1), 2)
eval 공식);
// 즉석에서 통계 스와 이브!
