この一般的なトピックは以前に議論されましたここしかし、私は不満です。 JMP の専門家は、何が起こっているのかを説明する公式を投稿しました。 しかし、概念的な質問があります。 たとえば、一部のサブサンプルを他のサブサンプルよりも重み付けしたい場合、重み付けは推定値を調整するのに役立つと思います。 たとえば、男性が 100 人、女性が 1,000 人いて、男性と女性の数が等しいサンプルの平均と SD を推定したい場合、観測値にそれぞれ 1100/100 と 1100/1000 の重みを付けることができます。
ここに問題があります: JMP で観察の任意の分布から始めて、重みを「1」から変更しても、平均は同じままです (当然のことですが、すべての観察に 1、2、3 などの重みを付けても問題ありません)。または 6,000)、分布の平均は変わらないはずですが、標準偏差は変わります。 なぜこれが意味を成すのですか？ JMP の専門家の皆様、もしそうなら、これが起こることを示す式を提供しないでください。 なぜそれが概念的に理にかなっているのですか？ 重みを 2 (実質的にサンプルサイズを 2 倍にする) または 3 (サンプルサイズを 3 倍にする) にしても、平均も SD も変わらないように思えます。 確かに二乗和は増えますが、SD は AVERAGE 二乗和の関数です。
ありがとう。
マイク・ベイリー
ps必要に応じて検証に使用できるファイル「Weightsdata」を添付します。 変数 "Weight" の値は 1 であるため、これを重み付けしても状況は変わりません。 「重み 2」の値は 2、「重み 3」の値は 3 です。
