치우친 데이터에 대한 신뢰 구간?안녕하세요 여러분,
음수와 양수 (두 값의 차이) 데이터 분포가 있고 shapiro-wilk의 테스트에 의해 정상적으로 분포되지 않습니다. JMP에서 치우친 데이터에 대한 신뢰 구간을 계산하는 방법이 있습니까?
조언 해 주셔서 감사합니다!
해석학Re : 왜곡 된 데이터에 대한 신뢰 구간?어떤 추정치에 대한 신뢰 구간?
Re : 왜곡 된 데이터에 대한 신뢰 구간?같이 뿡뿡 시도하고 있음을 아는 것이 도움이 될 것이라고 제안했지만 두 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
- 먼저 데이터를 정규화하십시오. 수식 열을 사용하여 데이터를 변환하거나 여러 세트로 분리하고 신뢰 구간을 계산 한 다음 결과를 다시 변환하십시오.
- 부트 스트래핑을 사용하여 신뢰 구간 개발
Re : 왜곡 된 데이터에 대한 신뢰 구간?안녕하세요,
지금까지 회신 해 주셔서 감사합니다. 저는 통계 초보자이고 간단한 임상 연구를위한 기본 통계 만하고 싶습니다. JMP는 내가 가진 유일한 통계 소프트웨어이기 때문에 JMP를 고수하고 싶습니다.
평균에 대한 신뢰 구간을 원하고 값이 다른 값 간의 차이이므로 음수 및 양수 값이 있습니다. 특히 간격이 0을 넘으면 관심이 있습니다.
다시 한 번 감사드립니다!
Re : 왜곡 된 데이터에 대한 신뢰 구간?@ih 좋은 제안이 있습니다. 부트 스트랩 추정에는 JMP Pro가 필요하며 대신 JMP가있을 수 있습니다.
Distribution 플랫폼의 분포 모델 피팅은 신뢰 구간을 제공합니다. 다음은 샘플 Big Class 데이터 테이블과 가변 가중치를 사용하는 예입니다. 가중치로 플랫폼을 시작하고 가중치 옆에있는 빨간색 삼각형을 클릭하고이 분포가 치우쳐 있기 때문에 Continuous Fit> Fit Lognormal을 선택했습니다. (다른 모델이 더 나은 적합도를 제공 할 수 있지만 접근 방식을 설명하는 것뿐입니다.) 추정 테이블에는 분포 모델 모수에 대한 점 추정과 구간 추정이 모두 포함되어 있습니다.
이 접근 방식이 도움이됩니까?
Re : 왜곡 된 데이터에 대한 신뢰 구간?부트 스트래핑 (JMP pro가 있음)을 살펴 봤는데 이것이 가장 적절하다고 생각합니다. 모든 제안에 감사드립니다!
