alapján van egy olyan feladatom, amelyből szeretném megtalálni a z értékre adott megbízhatósági szintet. Van egy mintapopulációm. Ebből a népességből, annak eloszlására tekintettel, szeretném megtalálni az adott népesség adott értékének megbízhatósági szintjét. Más szavakkal, a népesség értékének ismeretében szeretném tudni, hogy ez a teljes népesség 95% -án (konfidenciaszint) vagy 68% -án vagy 50% -án belül van-e stb. Általában megtalálhatjuk a z értéket és a konfidenciaintervallumot, valamint a megadott konfidenciaszintet az itt leírtak szerint. Hogyan lehet megtalálni a megbízhatósági intervallumot . De szeretném megtalálni a konfidenciaszintet, figyelembe véve a z értéket (ami ebben az esetben a populáció adott értéke).
Hogyan kezelhetem ezt? Ha lehetséges, pythonban vagy R-ben kell lennie.
Válasz
OK, 95% -os megbízhatósági intervallum mellett tudni szeretné hány standard eltérés van az átlagos becsült ponttól (a “z-pontszám”). Ennek megszerzéséhez leveszi az 5% -os “farkat”. Százalékos formában dolgozva 100-95 van, ami 5, vagy 0,05 decimális formában eredményez.
Ezt ossza felére, hogy 0,025 legyen, majd R-ben használja a qnorm függvényt az z-csillag (“kritikus érték”) megszerzéséhez. Mivel csak a görbe egyik “oldala” érdekel (mindkét oldalon az értékek egymás tükörképei), és pozitív számot szeretne, adja meg az alacsonyabb.farok = HAMIS argumentumot.
Végül a következőképpen néz ki:
qnorm(.025,lower.tail=FALSE) 1,959964 értéket adva
Ezután bedugja ezt az értéket az egyenletbe a hibahatár befejezéséhez.
Ha a másik irányba akar lépni, a “kritikus értéktől a valószínűségig”, használja a pnorm függvényt. Valami ilyesmi:
pnorm(1.959964,lower.tail=FALSE) amely 0.025-öt ad vissza
Hozzászólások
- Ezt jobban megfogalmazhattam volna, de a net-net " qnorm / pnorm ".
Válasz
A z-pontszámok és a megbízhatósági értékek python segítségével történő konvertálásához használja a cdf és ppf függvények az scipy.stats.norm fájlban.
Van egy szép példa hogyan kell felhasználni őket erre a kérdésre adott válaszban.