比例に対するクロッパー・ピアソン信頼区間<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちはグループです！
JMP 11 には、比率に対する Clopper-Pearson の正確な信頼区間を計算する機能はありますか?
私が間違っていなければ、マニュアルではサンプルサイズの計算についてのみこの方法について言及しています。
ありがとう、
デイブ
Re: 比率に関するクロッパー・ピアソン信頼区間すでに説明したソリューションでは、フィッシャー・スネデコール分布 (別名 F 分布)。これは二項分布を近似するのに完全に適切で、非常に正確です。以下は、Clopper-Pearson の計算の詳細と、別の方法 (Krishnamoorthy, K.、p. 38 のベータ方程式を使用した) を含む追加の参考文献です。 統計分布とアプリケーションのハンドブック、(c) 2006 Chapman& Hall、CRC Press) も同様に機能します。
LCL =
UCL =
ここで、C = 望ましいまたは必要な信頼度、k = 観察されたイベントの数、および N = 起こり得るイベントの総数。
https://www.johnzorich.com/s/Reasons-for-Using-the-Coefficient-of-Determination-by-John-Zorich.pdf
(JMP に添付されている例)。
Re: 比率に関するクロッパー・ピアソン信頼区間親愛なるケビン様
ご提案ありがとうございます。 以前にウィルソン スコア CI を計算しましたが、誰が情報とその好みをレビューするかが問題になることがあります。 一部の規制機関の場合も同様であり、残念ながら私は反論する立場にありません。
一番、
デイブ
Re: 比率に関するクロッパー・ピアソン信頼区間おそらくこれは虫の缶を開けることになるでしょうが、これまで私を止めたことはありませんでした...
Clopper-Pearson 信頼区間が示されています (Agresti, A. and Coull, BA(1998); 「二項比例の区間推定では近似値は正確よりも優れています」; The American Statistician Vol. 52 No.2; pp. 119- 126) 特にテールにおいて、カバレッジ確率が過度に保守的になる。
この文書では、配信プラットフォームの JMP でネイティブに計算される Wilson Score Intervals を推奨しています。私は通常、信頼区間の「平均」カバレッジ パフォーマンスについて考えており、「可能な限り最悪の」カバレッジ パフォーマンスについては考えていないため、ウィルソン スコア CI を好む傾向があります。
クロッパー・ピアソンは歴史的な「ゴールドスタンダード」ですが、慣例のくびきを脱ぎ捨ててウィルソンスコアに行くことをお勧めします。さらに、数式は必要ありません。
Re: 比率に関するクロッパー・ピアソン信頼区間Hahn と Meeker の著書『Statistical Intervals』のセクション 6.2.2 および 6.2.5 に従って、JMP で信頼限界の上限と下限 (両側または片側) の式を構築できます。 とても役に立つ本。
p = x/n の両側 100(1-alpha)% 信頼限界の下限:
p = x/n の両側 100(1-alpha)% 信頼限界の上限:
片側制限の場合は、alpha/2 を alpha に置き換えます。
