Come testare l'ipotesi con dati distorti di estrema destra che contengono molti zeri?I dati che abbiamo ottenuto sono "conta difetti su sottrai", e diciamo che implementiamo un nuovo metodo pulito e vogliamo sapere se il nuovo metodo è migliore del metodo originale, cioè vogliamo eseguire un test di ipotesi per giudicarlo.
Ma il problema è: per entrambi i set di campioni, il numero maggiore è zero e inclinato a destra per diversi conteggi dei difetti, in questo caso esiste un buon metodo per eseguire il test di ipotesi?
La mia idea originale è di trasferire i dati alla distribuzione normale, quindi eseguire due test t di esempio e, poiché il numero maggiorativo è zero, ho provato a utilizzare il registro (x + 1) per trasformare i miei dati, ma non è riuscito a soddisfare la distribuzione normale da JMP continua in forma
Ri: Come testare l'ipotesi con dati distorti di estrema destra che contengono molti zeri?Mi vengono in mente due approcci. Il primo è un test non parametrico. Sono anche disponibili nella piattaforma Oneway insieme ai test t. Il secondo modo è definire una statistica di esempio significativa (ad es. 0,9 quantile) e utilizzare un bootstrap per ottenere un valore p per la differenza.
Ri: Come testare l'ipotesi con dati distorti di estrema destra che contengono molti zeri?Grazie per la tua risposta, per test non parametrici, cerco l'aiuto di JMP e dice che:
Wilcoxon Test -> potente per le distribuzioni logistiche
Test mediano -> potente per distribuzioni a doppia esponenziale
van der Waerden Test -> potente per distribuzioni normali
Test di Kolmogorov Smirnov -> non sono così sicuro
Quindi la mia domanda è per la distribuzione dell'estrema inclinazione a destra, quale metodo non parametrico sarà più adatto?
Ri: Come testare l'ipotesi con dati distorti di estrema destra che contengono molti zeri?Il distribuzione logistica è simmetrico, quindi quella scelta non è la migliore. per i tuoi dati. Non vorrei usare il test Wilcoxon.
La doppia distribuzione esponenziale (nota anche come Distribuzione Gumbel ) è distorto, come i tuoi dati, quindi sarebbe una scelta migliore. Vorrei usare il test mediano.
