Hallo:
Ich suche nach einer Implementierung von Vorhersageintervallen für den "nicht-parametrischen" Fall, konzeptionell analog zum normalen parametrischen Fall, wie er derzeit in der Distributionsplattform in JMP implementiert ist, wie in der folgenden Demo von veranschaulicht @julianisch laut JMP STIPPS Kurs.
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Calculating-Prediction-and-Tolerance-Intervals/tac-p/409311#M236
Ich habe dafür eine gute Lehrbuchreferenz, aber die Methode ist fast ausschließlich tabellenbasiert, mit etwas Fortran-Code für die nichtparametrischen Intervalle:
Gerald Hahn und William Meeker, Statistische Intervalle: Ein Leitfaden für Praktiker 1991, Wiley & Söhne
Warum nach so einer "nuancierten" Sache fragen??
In vielen Situationen müssen wir nicht-parametrische Methoden verwenden oder die Daten anderweitig in den Normalzustand transformieren, wenn die Stichprobendaten auf der Grundlage des Shapiro-Wilk-Güte-of-Fit-Tests eine Nicht-Normalität anzeigen. Dies ist trotz der Vor- und Nachteile der Prozeduralisierung für einige Unternehmen eine verfahrenstechnische Anforderung (da die normale Approximation in vielen Fällen gut funktioniert, wenn man sich die Annahmen und den konzeptionellen Rahmen der Intervallschätzungsmethode oder der Hypothesentestmethode ansieht).
Danke,
@PatrickGiuliano
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