Mam zadanie, na podstawie którego chciałbym znaleźć poziom ufności, biorąc pod uwagę wartość z. Mam próbną populację. Na podstawie tej populacji, biorąc pod uwagę jej rozkład, chciałbym znaleźć poziom ufności danej wartości tej populacji. Innymi słowy, biorąc pod uwagę wartość populacji, chciałbym wiedzieć, czy mieści się ona w granicach 95% (poziom ufności) całej populacji, czy 68% lub 50% i tak dalej. Zwykle możemy znaleźć wartość z i przedział ufności oraz dany poziom ufności, jak wyjaśniono tutaj Jak znaleźć przedział ufności . Chciałbym jednak znaleźć poziom ufności, biorąc pod uwagę wartość z (która w tym przypadku jest wartością podaną w populacji).
Jak mogę sobie z tym poradzić? Jeśli to możliwe, powinno to być w Pythonie lub R
Odpowiedź
OK, dla 95% przedziału ufności, chcesz wiedzieć ile odchyleń standardowych od średniej jest Twój szacunek punktowy („Z-score”). Aby to osiągnąć, zdejmujesz 5% „ogonów”. Pracując w postaci percentyla, masz 100-95, co daje wartość 5 lub 0,05 w postaci dziesiętnej.
Podziel to na pół, aby uzyskać 0,025, a następnie w R użyj funkcji qnorm, aby uzyskać gwiazdę z („wartość krytyczna”). Ponieważ zależy Ci tylko na jednej „stronie” krzywej (wartości po obu stronach są wzajemnymi odbiciami lustrzanymi) i chcesz uzyskać liczbę dodatnią, przekaż argument niższy.tail = FAŁSZ.
Ostatecznie wyglądałoby to tak:
qnorm(.025,lower.tail=FALSE) dając wartość 1,959964
Następnie podłączasz tę wartość do równania, aby uzyskać margines błędu, aby zakończyć sprawę.
Jeśli chcesz pójść w innym kierunku, od „wartości krytycznej” do prawdopodobieństwa, użyj funkcji pnorm. Coś w rodzaju:
pnorm(1.959964,lower.tail=FALSE) co zwróci ci 0,025
Komentarze
- Mógłbym sformułować to lepiej, ale net-net to " użyj qnorm / pnorm ".
Odpowiedź
Aby przekonwertować między wynikami z a wartościami ufności w Pythonie, użyj cdf i ppf funkcje w scipy.stats.norm .
Jest ładny przykład jak ich użyć w odpowiedzi na to pytanie .