Отримання та інтерпретація завантажених довірчих інтервалів з ієрархічних даних


10

Мені цікаво отримати довірчий інтервал дозволу на величину X, коли ця кількість вимірюється 10 разів у кожної з 10 особин.

Один із підходів полягає в тому, щоб отримати середнє значення на особу, після чого завантажте засоби (наприклад, перекомпонуйте засоби із заміною).

Інший підхід полягає в тому, щоб зробити наступне для кожної ітерації процедури завантаження: в межах кожної людини повторно проаналізуйте 10 спостережень цього замінника із заміною, потім обчисліть нове значення для цього індивіда і, нарешті, обчисліть нове середнє значення для групи. У такому підході кожен індивід, який спостерігається в оригінальному наборі даних, завжди вносить в групове значення кожну ітерацію процедури завантаження.

Нарешті, третій підхід полягає у поєднанні двох вищезазначених підходів: переупорядкувати осіб, а потім повторно взяти участь у цих особах. Цей підхід відрізняється від попереднього підходу тим, що він дозволяє одному і тому ж особі багаторазово робити внесок у групове значення на кожній ітерації, хоча, оскільки кожен внесок формується за допомогою незалежної процедури перекомпонування, можна вважати, що ці внески дещо відрізнятимуться від інших.

На практиці я вважаю, що ці підходи дають різні оцінки для довірчого інтервалу (наприклад, за допомогою одного набору даних, я вважаю, що третій підхід дає набагато більші інтервали довіри, ніж перші два підходи), тому мені цікаво, що може бути кожним інтерпретовано представляти.

Відповіді:


7

Ваш перший підхід стосується S CI. Якщо ви хочете виміряти в межах S, то це неправильний підхід.

Другий підхід породжує всередині S CI, який застосовуватиметься лише до цих 10 осіб.

Останній підхід є правильним для всередині S CI. Будь-яке збільшення ІС пов'язане з тим, що ваш ІС є більш репрезентативним для ІС, який може бути застосований до населення замість цих 10 S.


6

На думку Девісона та Хінклі ("Методи завантаження та їх застосування", 1997, розділ 3.8), третій алгоритм є консервативним. Вони обстоюють четвертий підхід: просто перестановка предметів.


1
Цікаво, я мушу шукати це посилання. Ви впевнені, що маєте на увазі "четвертий" підхід? Перший перелік, який я перелічую, як видається, описує "просто перекомпонування предметів".
Майк Лоуренс

1
Так, це так, але він описує перекомпонування предмета. D&H виступають за перевпорядкування предметів та відповідність оригінальній моделі.
Ендрю Робінсон

2
Також вам може сподобатися нещодавно опубліковані: Ren, Shiquan, Lai, Hong, Tong, Wenjing, Aminzadeh, Mostafa, Hou, Xuezhang and Lai, Shenghan (2010) "Непараметричне завантаження для ієрархічних даних", Journal of Applied Statistics, 37: 9, 1487 - 1498
Ендрю Робінсон

2
@Mike: перестановка цілого кластеру - це те, що роблять статистики опитування у своїх завантажувальних програмах. Це дійсно інша процедура, яка була б еквівалентна вашому "першому" підходу лише в тому випадку, якщо (i) ви тільки оцінюєте середнє значення, і (ii) дані не зважуються та врівноважуються. Дивіться також citeulike.org/user/ctacmo/article/1334050 , citeulike.org/user/ctacmo/article/1475866 , citeulike.org/user/ctacmo/article/582039 .
Стаск
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.