Hola:
Estoy buscando una implementación de intervalos de predicción para el caso "no paramétrico", conceptualmente análoga al caso paramétrico normal tal como se implementa actualmente en la plataforma de distribución en JMP, como lo ilustra la siguiente demostración de @julian según el curso JMP STIPS . .
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Calculating-Prediction-and-Tolerance-Intervals/tac-p/409311#M236
Tengo una buena referencia en un libro de texto para esto, pero el método se basa casi estrictamente en tablas, con algo de código Fortran para los intervalos no paramétricos:
Gerald Hahn y William Meeker, Intervalos estadísticos: una guía para profesionales 1991, Wiley e hijos
¿Por qué pedir algo tan "matizado"?
En muchas situaciones, debemos utilizar métodos no paramétricos o transformar los datos a valores normales si los datos de la muestra indican no normalidad sobre la base de la prueba de bondad de ajuste de Shapiro-Wilk. Este es un requisito de procedimiento para algunas empresas a pesar de los pros y los contras de la utilización de procedimientos (ya que en muchos casos la aproximación normal funcionará bien si se analizan los supuestos y el marco conceptual del método de estimación de intervalos o el método de prueba de hipótesis).
Gracias,
@PatrickGiuliano
