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Intervalo de confianza para la media geométrica de la plataforma de distribución

Hola,

¿Hay algún atajo para obtener el intervalo de confianza para la media geométrica de la plataforma de distribución?

 

 

 

 

AnalíticaRe: Intervalo de confianza para la media geométrica de la plataforma de distribución

Ese resultado no está disponible en la plataforma de distribución ni en ningún otro lugar de JMP. El cálculo se puede programar utilizando la guía de este Publicación de blog DO Loop . SAS/IML es similar a JMP JSL, por lo que la conversión no es tan mala.

Re: Intervalo de confianza para la media geométrica de la plataforma de distribución

Hola, Mark,

 

Muchas gracias por los comentarios rápidos.

Re: Intervalo de confianza para la media geométrica de la plataforma de distribución

No comparé los detalles con la guía que @Mark_Bailey comillas, pero también puede probar el arranque (ya sea de forma interactiva o a través de JSL). Por ejemplo:

NamesDefaultToHere(1);

// Get some data
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

// Use Distribution
dist = dt << Distribution(
     Continuous Distribution(
      Column( :height ),
      Quantiles( 0 ),
      Vertical( 0 ),
      Outlier Box Plot( 0 ),
      Customize Summary Statistics(
       Mean( 0 ),
       Std Dev( 0 ),
       Std Err Mean( 0 ),
       Upper Mean Confidence Interval( 0 ),
       Lower Mean Confidence Interval( 0 ),
       N( 0 ),
       N Missing( 0 ),
       Geometric Mean( 1 )
      )
     )
    );

// Bootstrp the statistic in question (note 'dt2' is a list)
dt2 = Report(dist)[TableBox(1)] << Bootstrap(1000);

// Inspect the bootstrp distribution
dist2 = dt2[2] << runScript("Distribution");

// Get the confidence interval for the statistic by inspection or further JSL . . .

Re: Intervalo de confianza para la media geométrica de la plataforma de distribución

Hola Ian,

 

Eso es perfecto. Muchas gracias por la sugerencia.

Re: Intervalo de confianza para la media geométrica de la plataforma de distribución

Otra forma, sin JSL pero haciendo los mismos supuestos de una distribución Log-Normal; utilizando la plataforma de distribución, analice el registro natural de los datos. La media y los límites de confianza adquiridos se pueden volver a transformar a través de Exp. El intervalo resultante es un intervalo de confianza en el GM.   

Re: Intervalo de confianza para la media geométrica de la plataforma de distribución

Y si solo le importa el intervalo, puede obtenerlo utilizando este tipo de enfoque, que es mucho más rápido ya que no tiene la sobrecarga de todos los lanzamientos de plataforma que requiere la generalidad de Bootstrap:

NamesDefaultToHere(1);

// Get some data
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

n = NRow(dt);

dataVec = dt[0, "height"]; // Get the requisite data as a vector
nb = 100000;    // Number of bootstrsp samples
gms = J(nb, 1, .);   // Vector to hold the geometric mean of each bootstrap sample

for(s=1, s<=nb, s++,         // Loop over bootstrap samples
 pickMe = J(n, 1, RandomInteger(1, n));    // Indices of elements to compose this bootstrap sample
 bootstrapSampleVec = dataVec[pickMe];    // Values in this bootstrap sample
 gm = exp(Mean(ln(bootstrapSampleVec)));    // Geometric mean of this bootstrap sample
 gms[s] = gm;
);
gm95 = Quantile(0.95, gms);
gm05 = Quantile(0.05, gms);

Print("The Geometric Mean lies betweeen "||Char(Round(gm05, 3))||" and "||Char(Round(gm95, 3))||".");

Probablemente este código podría ser paralelizado para hacerlo aún más rápido, pero con la pérdida de cierta legibilidad.