유통 플랫폼의 옵션으로서 한 비율에 대한 Clopper Pearson 신뢰 구간옵션이 있으면 좋을텐데 클로퍼-피어슨("정확한") 간격(및 경계) 보고되다 점수 신뢰 구간에 추가로 배포 플랫폼에서 . 이는 플랫폼 기본 설정의 설정 또는 "신뢰 구간"에 대한 빨간색 삼각형 메뉴 아래의 옵션 또는 "신뢰 구간"의 추가 열일 수 있습니다.
이것은 한 구간이 다른 구간보다 낫다고 주장하는 문제가 아니라(Clopper-Pearson 구간이 지나치게 보수적인 것으로 알려져 있음) 많은 사람들(및 규제 기관)이 익숙한 방법을 제공하는 문제입니다.
이 유형의 간격을 제공하는 JMP "Calculators" Skript(도움말 -> 샘플 데이터 -> 계산기 -> Confidence Interval for One Proportion)가 있지만 예를 들어 "실패" 비율에 관심이 있는 경우 편집할 수 없습니다. , 여기에는 "성공"이라는 레이블만 지정될 수 있으며 원시 데이터로 작업할 때 숨겨진 행과 제외된 행은 인식하지 못합니다.
커뮤니티에서 한 사용자가 공식 솔루션을 제공한 이 주제에 대한 토론이 있습니다(통계 간격에 대한 Hahn & Meeker 책에서). 비율에 대한 cloper-pearson 신뢰 구간
최소한 이러한 옵션이 있으면 좋지만 보고 목적으로 두 가지 해결 방법 모두 좋은 옵션이 아닙니다.
다음 그림은 왼쪽의 Distribution Platform 출력과 오른쪽의 Calculators-tool(Clopper-Pearson) 출력을 보여줍니다.
다른통계 및 분석Re: 배포 플랫폼의 옵션으로 한 비율에 대한 Clopper Pearson 신뢰 구간안녕하십니까 @해피유저 , JMP 기술 지원에 대한 지원과 친절한 말에 감사드립니다. -- 이 위시리스트 항목에 대한 귀하의 요청을 반영합니다 -- JMP의 향후 버전에서 고려할 수 있도록 이 요청을 캡처했습니다.@PatrickGiuliano
Clopper Pearson 베타 분위수를 사용한 작은 표본 크기에 대한 신뢰 구간안녕하세요!
저는 매우 재능 있는 JMP 기술 지원 담당자와 함께 일하고 있습니다.그는 직원이 테스트하고 평가하는 데 필요한 솔루션을 검증하는 데 도움을 주었습니다. 작은 표본 크기 이벤트.
다음 솔루션을 JMP의 다음 버전에 포함할 수 있다면 큰 도움이 될 것입니다.우리 직원들은 JMP 라이선스를 사용하고 있으며 앞으로도 계속 사용할 것입니다.
다음 버전의 JMP에서 구현하도록 요청된 솔루션:
베타 분위수() 공식을 사용하여 한 비율에 대한 Clopper Pearson 신뢰 구간.
그 동안 JMP에서 스크립팅하여 추가 기능을 만들 것입니다.
최고의 지원을 제공한 팀과 기술 지원에 감사드립니다.
Re: 배포 플랫폼의 옵션으로 한 비율에 대한 Clopper Pearson 신뢰 구간에 의해 요청된 것으로 밝혀졌습니다. @david_arteta 에 의해 해결 @mpb 오래 전(JMP-11) 열 수식을 수동으로 구성하는 맥락에서: 비율에 대한 cloper-pearson 신뢰 구간
이 기능은 특정 컨텍스트 및 산업에서 신뢰 구간이 매우 기본적이기 때문에 JMP(현재 유통 플랫폼에서 생성된 Score CI와 함께)에서 기본으로 제공되기에는 이미 오래전에 지연되었을 것입니다.제가 알기로는 FDA는 의료기기 개발(제출) 활동에서 이 간격 추정 방법을 "승인"합니다.
Re: 배포 플랫폼의 옵션으로 한 비율에 대한 Clopper Pearson 신뢰 구간@크누트 흥미로운 아이디어!이 옵션이 귀하의 세계에서 왜 유용한지 여쭤봐도 될까요? (실제로 말해서).
Re: 배포 플랫폼의 옵션으로 한 비율에 대한 Clopper Pearson 신뢰 구간나는 더 동의할 수 없었다!
또한 각 범주에 대한 중앙값이 아니라 이 범주에 있는 값의 평균 순위에 가장 가까운 보간된 데이터 값을 표시하는 옵션이 있어야 합니다(즉, 0.0...01% 신뢰 구간, anti-avgRank?).
Re: 배포 플랫폼의 옵션으로 한 비율에 대한 Clopper Pearson 신뢰 구간안녕하세요, 예, 귀하의 제안에 대해 더 이상 동의할 수 없습니다.
정확한 간격은 이항 분포를 사용하기 때문에 0% 및 100%에 가까운 비율에 더 적합하지만 점수 CI는 정규 근사를 사용합니다(50%에 가까운 비율에 대해 정확하고 많은 사람들이 '경험 법칙' np를 사용하는 경우). (1-p) >5 및 np>5).
왈드 간격 [Score CI는 고전 Wald의 정교한 버전임에 유의] 표본 크기가 크거나 PS가 50%에 가까울 때 정규 분포가 "합리적"이라는 사실을 기반으로 합니다. 이러한 응용 프로그램이 "완전히 정확하지 않은" 경우에도 이항 모델을 사용합니다.(참고 8에 따라 이항 비율에 대한 합리적인 단점 존 취리히)
참조 #8: H. Motulsky, Intuitive Biostatistics (New York, NY: Oxford University Press, 1995): p. 18.
나는 한 걸음 더 나아가 계산기의 그래픽 디스플레이 유통 플랫폼의 신뢰 구간.그래픽 표시는 속성 CI의 신뢰 범위를 명확히 하고 전달하는 데 특히 유용합니다(평균 다이아몬드의 끝이 가변 데이터에 대한 CI의 신뢰 한계를 나타내는 것과 같은 방식으로). 또한 Analyze>Distribution에서 JMP가 계산 옵션을 제공하는 경우 여러 다른 간격 (점수 CI뿐만 아니라), 그런 다음 간격을 시각적으로 비교할 수 있습니다. 그들의 적용 범위 측면에서.마지막으로, CI의 시각적 표시는 '통계적 의미'에서 두 개의 서로 다른 비율이 서로 얼마나 유사한지에 대한 시각적 진단 평가에 가장 유용합니다(분석 > X로 Y 맞춤).이것은 현재 Fit Y by X의 기능이 아닙니다.
