Ciao:
Sto cercando un'implementazione degli intervalli di previsione per il caso "non parametrico", concettualmente analogo al normale caso parametrico attualmente implementato nella piattaforma di distribuzione in JMP, come illustrato dalla seguente demo di @julian per il corso JMP STIPS .
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Calcifying-Prediction-and-Tolerance-Intervals/tac-p/409311#M236
Ho un buon riferimento sui libri di testo per questo, ma il metodo è quasi strettamente basato su tabelle, con del codice Fortran per gli intervalli non parametrici:
Gerald Hahn e William Meeker, Intervalli statistici: una guida per i professionisti 1991, Wiley & Figli
Perchè chiedere una cosa così "sfumata"??
In molte situazioni siamo tenuti a utilizzare metodi non parametrici o altrimenti a trasformare i dati in valori normali se i dati del campione indicano non normalità sulla base del test di bontà di adattamento di Shapiro-Wilk. Questo è un requisito procedurale per alcune aziende nonostante i pro e i contro della proceduralizzazione (poiché in molti casi l’approssimazione normale funzionerà perfettamente se si guardano le ipotesi e la struttura concettuale del metodo di stima per intervalli o del metodo di verifica delle ipotesi).
Grazie,
@PatrickGiuliano
