Intervallo di confidenza per media geometrica

Come titolo, c'è qualcosa del genere? So calcolare l'IC per la media aritmetica, ma che dire della media geometrica? Grazie.

confidence-interval mean

— lokheart
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La media geometrica è una media aritmetica dopo aver preso i registri , quindi se conosci il L'IC per la media aritmetica fa lo stesso per i logaritmi dei punti dati e accetta esponenti dei limiti superiore e inferiore. $(\prod_{i=1}^n X_i)^{1/n}$ $1/n \sum_{i=1}^n \log X_i$

— Dmitrij Celov
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Quando ho letto la domanda volevo suggerire quella strategia. Ma ho preferito aspettare altri suggerimenti perché qualcosa mi ha fermato. Che cosa succede se uno dei

s' è negativo?

X_{i}

$X_i$

— Ocram,

@Marco, leggi la nota a piè di pagina in Wikipedia per la media geometrica . Se si va per le medie geometriche, ne assume che tutti

s' sono strettamente positivi (anche sarebbe non adatto qui zero). I dati della vita reale quando nei livelli sono per lo più positivi ^ _ ^ E anche se si fanno alcuni

X_{i}

$X_i$

— aspetti

ritengo che non sia appropriato perché una volta presa esponenziale della deviazione standard non ha significato. in quel momento non possiamo andare anche per l'intervallo di confidenza

La risposta sopra non sta sostenendo questo. Sta dicendo che calcoli

quindi calcola la media aritmetica di

, chiamala

, insieme al corrispondente intervallo di confidenza

. La media geometrica è quindi

e il suo elemento della configurazione è

Puoi anche farlo in un'impostazione di regressione.

z = \ln x,

$z=\ln x,$

z

$z$

\bar{z}

$\bar z$

[L, U]

$[L,U]$

\exp {\bar{z}}

$\exp \{ \bar z \}$

[\exp {L}, \exp {U}] .

$[\exp \{L \},\exp \{U \}].$

— Dimitriy V. Masterov

lo sono d'accordo. ma è appropriato? se vedi più avanti quell'intervallo di confidenza. la media non verrebbe tra l'intervallo di confidenza. Secondo me, dopo aver preso ln e ancora una volta abbiamo trasformato. quindi non esiste un'interpretazione significativa per la deviazione standard.