Hallo:
Ich suche nach einer Implementierung von Vorhersageintervallen für den „nichtparametrischen“ Fall, die konzeptionell dem normalen parametrischen Fall entspricht, wie er derzeit in der Distribution Platform in JMP implementiert ist, wie in der folgenden Demo von @julian gemäß dem JMP STIPS -Kurs dargestellt.
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Calculating-Prediction-and-Tolerance-Intervals/tac-p/409311#M236
Ich habe hierfür ein gutes Lehrbuch, aber die Methode basiert fast ausschließlich auf Tabellen und enthält etwas Fortran-Code für die nichtparametrischen Intervalle:
Gerald Hahn und William Meeker, Statistische Intervalle: Ein Leitfaden für Praktiker 1991, Wiley & Sons
Warum nach so etwas „Nuanciertem“ fragen??
In vielen Situationen müssen wir nichtparametrische Methoden verwenden oder die Daten auf andere Weise in Normalwerte umwandeln, wenn die Stichprobendaten auf der Grundlage des Shapiro-Wilk-Anpassungstests eine Nicht-Normalverteilung anzeigen. Dies ist trotz der Vor- und Nachteile der Prozeduralisierung eine Verfahrensanforderung für einige Unternehmen (da die Normalnäherung in vielen Fällen gut funktioniert, wenn man die Annahmen und den konzeptionellen Rahmen der Intervallschätzungsmethode oder der Hypothesentestmethode betrachtet).
Danke schön,
@PatrickGiuliano
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