Un intervallo di confidenza è un intervallo che copre un parametro sconosciuto con ( 1 - α ) %fiducia. Gli intervalli di confidenza sono un concetto frequentista. Sono spesso confusi con intervalli credibili che è l'analogo bayesiano.
Considera un insieme casuale di numeri che sono normalmente distribuiti: x <- rnorm(n=1000, mean=10) Vorremmo conoscere la media e l'errore standard sulla media, quindi facciamo quanto segue: se <- function(x) { sd(x)/sqrt(length(x)) } mean(x) # something near 10.0 units se(x) # something near 0.03 units Grande! Tuttavia, supponiamo che non …
Ho sentito / visto in diversi punti che è possibile trasformare il set di dati in qualcosa che è distribuito normalmente prendendo il logaritmo di ciascun campione, calcolare l'intervallo di confidenza per i dati trasformati e ripristinare l'intervallo di confidenza usando l'operazione inversa (ad esempio aumentare 10 alla potenza dei …
Come posso calcolare l'intervallo di confidenza di una media in un campione non distribuito normalmente? Comprendo che i metodi bootstrap sono comunemente usati qui, ma sono aperto ad altre opzioni. Mentre sto cercando un'opzione non parametrica, se qualcuno può convincermi che una soluzione parametrica è valida, andrebbe bene. La dimensione …
Immagina di ripetere tre volte un esperimento. In ogni esperimento, raccogli misurazioni triplicate. I triplicati tendono ad essere abbastanza vicini tra loro, rispetto alle differenze tra i tre mezzi sperimentali. Calcolare la media è piuttosto semplice. Ma come si può calcolare un intervallo di confidenza per il grande significato? Dati …
Per creare questo grafico ho generato campioni casuali di dimensioni diverse da una distribuzione normale con media = 0 e sd = 1. Gli intervalli di confidenza sono stati quindi calcolati utilizzando valori di cut-off alfa compresi tra 0,001 e 0,999 (linea rossa) con la funzione t.test (), la probabilità …
Per calcolare l'intervallo di confidenza (CI) per la media con deviazione standard della popolazione sconosciuta (sd) stimiamo la deviazione standard della popolazione impiegando la distribuzione t. In particolare, CI=X¯±Z95%σX¯CI=X¯±Z95%σX¯CI=\bar{X} \pm Z_{95\% }\sigma_{\bar X} dove σX¯=σn√σX¯=σn\sigma_{\bar X} = \frac{\sigma}{\sqrt n} . Ma poiché non abbiamo una stima puntuale della deviazione standard …
Diamo qualche modello lineare, ad esempio ANOVA semplice: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) Il risultato è il seguente: Call: lm(formula = data …
Ho due domande sugli intervalli di confidenza: Apparentemente un ristretto intervallo di confidenza implica che vi è una minore possibilità di ottenere un'osservazione all'interno di quell'intervallo, pertanto la nostra precisione è maggiore. Anche un intervallo di confidenza al 95% è più stretto di un intervallo di confidenza al 99% che …
I corsi di statistica di base spesso suggeriscono di utilizzare una distribuzione normale per stimare la media di un parametro di popolazione quando la dimensione del campione n è grande (in genere oltre 30 o 50). La distribuzione a T dello studente viene utilizzata per campioni di dimensioni inferiori per …
Mentre studiavo l'intervallo di confidenza basato su bootstrap, una volta ho letto la seguente dichiarazione: Se la distribuzione bootstrap è inclinata a destra, l'intervallo di confidenza basato su bootstrap incorpora una correzione per spostare gli endpoint ancora più a destra; questo può sembrare controintuitivo, ma è l'azione corretta. Sto cercando …
Supponiamo che uno abbia due campioni indipendenti della stessa popolazione e che sui due campioni siano stati usati metodi diversi per ricavare la stima puntuale e gli intervalli di confidenza. In casi insignificanti, una persona sensibile raggrupperebbe semplicemente i due campioni e userebbe un metodo per fare l'analisi, ma supponiamo …
Recentemente stavo leggendo un articolo che incorporava casualità nella sua sicurezza e intervalli credibili, e mi chiedevo se questo è standard (e, in tal caso, perché è una cosa ragionevole da fare). Per impostare la notazione, supponiamo che i nostri dati siano e siamo interessati a creare intervalli per un …
Nota: mi scuso in anticipo se questo è un duplicato, non ho trovato una q simile nella mia ricerca Supponiamo di avere un parametro vero p. Un intervallo di confidenza C (X) è un camper che contiene p, diciamo il 95% delle volte. Supponiamo ora di osservare X e calcolare …
Sia {Xi}ni=1{Xi}i=1n\{X_i\}_{i=1}^n una famiglia di variabili casuali iid che assume valori in [0,1][0,1][0,1] , con una media μμ\mu e varianza σ2σ2\sigma^2 . Un semplice intervallo di confidenza per la media, usando σσ\sigma ogni volta che è noto, è dato da P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le …
Nel libro "Biostatistica per i manichini" a pagina 40 leggo: L'errore standard (abbreviato SE) è un modo per indicare la precisione della stima o della misurazione di qualcosa. e Gli intervalli di confidenza forniscono un altro modo per indicare la precisione di una stima o misurazione di qualcosa. Ma non …
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