非正規分布のデータの信頼区間私は高度な統計と JMP について非常に初心者なので、適切な分析を選択しているかどうかさえわかりませんが、誰かが私を導いてくれることを願っています。
予約を勧められた 56 人の患者のリストがあり、各患者の待機日数も把握しています。データは、有意に右に偏った非正規分布になっています。分布の適合後、データが適合ジョンソン SB 分布であることが示されています。
95% 信頼区間を計算して、「予約が取れるまでの平均待ち時間は 209 日で、95% 信頼区間では 135 日から 280 日の間になります」というようなことを言えるようにしたいと思います。
ブートストラップを試みましたが、取得した CI が元のデータと一致していないようです。そのため、正しい方法で実行しているかどうかわかりません。
所有しているデータに対して CI を実行することは可能であり、適切でしょうか? もし可能であれば、どのように実行すればよいでしょうか?
前もって感謝します...
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化Re: 非正規分布のデータの信頼区間ここでの素晴らしい点は、平均の信頼区間を形成していることです。中心極限定理によれば、サンプル サイズが十分に大きくなると、平均は正規分布から得られるようになります。したがって、歪度が本当にひどい場合を除いて、サンプル サイズ 56 は中心極限定理が成立するのに十分な大きさであると考えられます。さらに、おそらく同じデータから標準偏差を推定するため、z 値ではなく t 値 (JMP の信頼区間計算のデフォルト) を使用することになります。これにより、信頼区間が適切であることがさらに保証されます。
信頼区間は平均値のみを対象としていることを覚えておいてください。信頼区間を使用して個々の観察結果について推論を行う人はまだ多くいます。
Re: 非正規分布のデータの信頼区間こんにちは@Dan_Obermiller さん
ご返信ありがとうございます。
こちらは生データの分布グラフです。ジョンソンSBです...
これは中心極限定理が成り立つには偏りすぎているでしょうか?
役に立つかもしれないので、概要統計を以下に示します。
この CI はこのデータ セットに対して意味がありますか?
それとも、その歪みに基づいて何か違うことをする必要があるのでしょうか?
ありがとう、
ノエリーン
Re: 非正規分布のデータの信頼区間偏りすぎているか、尖度が高すぎる可能性があります。これらのそれぞれに関連する必要なサンプル サイズには経験則がありますが、見つけるのが困難です (実際、今は見つけられないようです)。したがって、このデータが、計算された信頼区間を平均に使用するのに十分かどうかはわかりません。ただし、もっと懸念すべき点があります。データに最も適合するのは Johnson Sb だとおっしゃっていますが、それは疑問です。まず、「最も」適合するのは計算されたメトリックに基づいており、必ずしも「良好な」適合を反映するわけではありません。次に、いくつかの分布がこのデータに (ほぼ) 同じように適合する可能性があると思います。たとえば、指数分布もおそらく機能するでしょう。ここではブートストラップ アプローチが理にかなっていると思います。データセットが小さく、外れ値の数もさらに少ないことを考えると、分数重みブートストラップを使用することをお勧めします。
Re: 非正規分布のデータの信頼区間ありがとう、
分数重みブートストラップを試してみましたが、結果は予想通りでした。
「ベスト」と「良い」の適合性について調べてみます。この点についてお知らせいただきありがとうございます。
Re: 非正規分布のデータの信頼区間回答して申し訳ありませんが、もし私があなただったら、予約の待ち時間になぜこれほど大きなばらつきがあるのか理解したいでしょう。何を待っているのかはわかりませんが、待ち時間が本当に長いようです。確かに私は決定論者なので、信頼区間は飽和度に役立たないと思います。さまざまな因果関係から、それぞれの待ち時間の長さに影響を与える要因があるため、ばらつきは予測できない可能性があります。信頼区間 (列挙型) に基づいて予測を立てるよりも、これを理解 (分析型) しようとします。
