Clopper-Pearson-Konfidenzintervall für Proportionen<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo Gruppe!
Gibt es in JMP 11 eine Funktion zur Berechnung der genauen Clopper-Pearson-Konfidenzintervalle für einen Anteil?
Wenn ich mich nicht irre, wird diese Methode im Handbuch nur zur Berechnung der Stichprobengröße erwähnt.
Danke,
Dave
Betreff: Clopper-Pearson-Konfidenzintervall für ProportionenBeachten Sie, dass die bereits behandelte Lösung die verwendet Fisher-Snedecor Verteilung (auch bekannt als F-Verteilung), die vollkommen geeignet und äußerst genau ist, um das Binomial anzunähern.Hier ist eine zusätzliche Veröffentlichungsreferenz, die die Berechnungen für Clopper-Pearson detailliert beschreibt und eine andere Methode enthält (unter Verwendung der Beta-Gleichung, ab S. 38 von Krishnamoorthy, K., Handbuch statistischer Verteilungen mit Anwendungen , (c) 2006 Chapman& Hall, CRC Press), was genauso gut funktioniert.
LCL =
UCL =
wobei C = gewünschtes oder erforderliches Vertrauen, k = Anzahl beobachteter Ereignisse und N = Gesamtzahl möglicher Ereignisse.
https://www.johnzorich.com/s/Reasons-for-Using-the-Coefficient-of-Determination-by-John-Zorich.pdf
(Beispiel in JMP beigefügt).
Betreff: Clopper-Pearson-Konfidenzintervall für ProportionenLieber Kevin,
danke für Ihren Vorschlag. Ich habe die Wilson-Score-CIs schon früher berechnet, aber manchmal kommt es darauf an, wer die Informationen überprüfen soll und welche Präferenzen er hat. Dies ist bei einigen Regulierungsbehörden der Fall, und ich bin leider nicht in der Lage, dagegen zu argumentieren.
Am besten,
Dave
Betreff: Clopper-Pearson-Konfidenzintervall für ProportionenDas wird wahrscheinlich eine Dose voller Würmer öffnen, aber das hat mich noch nie davon abgehalten ...
Die Clopper-Pearson-Konfidenzintervalle wurden gezeigt (Agresti, A. und Coull, BA(1998); „Approximate is Better Than Exact for Interval Estimation of Binomial Proportions“; The American Statistician Vol. 52 No.2; S. 119- 126) Überdeckungswahrscheinlichkeiten zu haben, die besonders in den Tails übermäßig konservativ sind.
In diesem Artikel werden Wilson-Score-Intervalle empfohlen, die nativ in JMP in der Distributionsplattform berechnet werden.Da ich normalerweise an die „durchschnittliche“ Abdeckungsleistung der Konfidenzintervalle denke und nicht an die „schlechtestmögliche“ Abdeckungsleistung, bevorzuge ich tendenziell die Wilson-Score-CIs.
Clopper-Pearson ist der historische „Goldstandard“, aber ich empfehle Ihnen, das Joch der Konventionen abzuwerfen und sich für Wilson Score zu entscheiden.Außerdem sind keine Formeln erforderlich.
Betreff: Clopper-Pearson-Konfidenzintervall für ProportionenSie können die Formeln in JMP für obere und untere Konfidenzgrenzen (zweiseitig oder einseitig) gemäß den Abschnitten 6.2.2 und 6.2.5 von Hahn und Meeker im Buch „Statistical Intervals“ erstellen. Sehr nützliches Buch.
Untere zweiseitige 100(1-Alpha)%-Konfidenzgrenze für p = x/n:
Obere zweiseitige 100(1-Alpha)%-Konfidenzgrenze für p = x/n:
Für einseitige Grenzwerte ersetzen Sie alpha/2 durch alpha.
