Soru:
R'deki sayım verileri için güven aralığı nasıl hesaplanır?
lokheart
2011-05-18 09:44:31 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Soru olarak, burada benzer bir şey buldum, ama bunu R'de nasıl yapabilirim?

Http://stats.stackexchange.com/q/5206/919 adresindeki örnek faydalı mı?
`poisson.test`, sayım verileri için işaret ettiğiniz sayfaya aynı yanıtları verir.
üç yanıtlar:
#1
+10
Henry
2011-05-18 12:25:38 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Poisson süreci sayımına yakın bir güven aralığı arıyorsunuz. Bağlantılı örneğinize örneğin 42'yi koyarsanız

Belirli bir hacimde 42 nesne veya belirli bir zaman aralığında 42 olay gözlemlediniz.

Kesin Poisson güven aralığı :

  • % 90 güven aralığı 31,94'ten 54,32'ye uzanıyor
  • % 95 güven aralığı 30,27'den 56,77'ye uzanıyor
  • % 99 güven aralığı 27.18'den 61.76'ya uzanır

Bunu, poisson.test kullanarak R'de alabilirsiniz. Örneğin

  > poisson.test (42, conf.level = 0.9) Kesin Poisson test verisi: 42 zaman tabanı: 1 olay sayısı = 42, zaman tabanı = 1, p-değeri < 2.2 e-16alternatif hipotez: gerçek olay oranı yüzde 1 90 güven aralığına eşit değildir: 31.93813 54.32395 örnek tahminler: olay oranı 42 

ve benzer şekilde diğer değerler conf.level . Tüm arka plan bilgilerini istemiyorsanız,

  > poisson.test (42, conf.level = 0.95) $ conf.int [1] 30.26991 56.77180attr (, "conf .level ") [1] 0.95  
#2
+6
chainsaw riot
2011-12-23 13:35:55 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Olay sayısı çok küçükse, kesin yöntemi kullanmak daha iyi olur.

  exactPoiCI <- function (X, conf.level = 0.95) {alpha = 1 - conf.level üst <- 0.5 * qchisq ((1- (alpha / 2)), (2 * X)) alt <- 0.5 * qchisq (alpha / 2, (2 * X +2)) dönüş (c (alt , üst))} exactPoiCI (42, 0.9) exactPoiCI (42) exactPoiCI (42, 0.99)  

Referans: Liddell FD. Standartlaştırılmış ölüm oranının basit ve kesin analizi. J Epidemiol Toplum Sağlığı. 1984; 38: 85-8 ( bağlantı)

Siteye hoş geldiniz. Bunu genişletmeyi düşünür müsün? "Sayım verileri çok küçük" tam olarak ne anlama geliyor (örneklem boyutu küçük veya olayların yoğunluğu çok küçük?) Bir referans da takdir edilecektir.
#3
+2
Jianmei Wang
2015-11-19 17:27:07 UTC
view on stackexchange narkive permalink

poisson.test kullanan ilk yanıt, kesin güven aralığını verir. Ancak bu hesaplama o kadar basit ki bir kütüphane işlevi kullanmak yerine doğrudan hesaplamayı tercih ediyorum. İkinci cevapta küçük bir hata var. +2, alt hesap için değil, üst CI hesaplaması için serbestlik derecesinde olmalıdır. Dolayısıyla doğru kod şu olmalıdır:

  exactPoiCI <- function (X, conf.level = 0.95) {alpha = 1 - conf.level Upper <- 0.5 * qchisq (1-alpha / 2 , 2 * X + 2) alt <- 0.5 * qchisq (alfa / 2, 2 * X) dönüş (c (alt, üst))} tamPoiCI (42, 0.9) tamPoiCI (42) tamPoiCI (42, 0.99)  kod> 
Ancak bu, diğer yanıtta zaten mevcut.Bunu neden buraya koydunuz?
Diğer cevapta bir hata vardı, bu bir düzeltmedir.+2'nin üst CI hesaplamasında olduğuna dikkat edin.
Siteye hoş geldiniz ve hatayı düzelttiğiniz için teşekkür ederiz.


Bu Soru-Cevap, otomatik olarak İngilizce dilinden çevrilmiştir.Orijinal içerik, dağıtıldığı cc by-sa 3.0 lisansı için teşekkür ettiğimiz stackexchange'ta mevcuttur.
Loading...