Вопросы с тегом «back-transformation»

1
Обратное преобразование результатов регрессии при моделировании журнала (y)
Я подгоняю регрессию к . Является ли обоснованным обратное преобразование точечных оценок (и доверительных интервалов / интервалов прогнозирования) путем возведения в степень? Я не верю в это, поскольку но хотел мнения других.log(y)log⁡(y)\log(y)E[f(X)]≠f(E[X])E[f(X)]≠f(E[X])E[f(X)] \ne f(E[X]) Мой пример ниже показывает конфликты с обратным преобразованием (.239 против .219). set.seed(123) a=-5 b=2 x=runif(100,0,1) y=exp(a*x+b+rnorm(100,0,.2)) …

1
Обратно преобразованные доверительные интервалы
Столкнувшись с этим обсуждением, я поднимаю вопрос о конвенциях с обратным преобразованием доверительных интервалов. В соответствии с этой статьей номинальное покрытие обратного преобразования КИ для среднего значения логнормальной случайной величины составляет: UCL(X)=exp(Y+var(Y)2+zvar(Y)n+var(Y)22(n−1)−−−−−−−−−−−−√) UCL(X)=exp⁡(Y+var(Y)2+zvar(Y)n+var(Y)22(n−1))\ UCL(X)= \exp\left(Y+\frac{\text{var}(Y)}{2}+z\sqrt{\frac{\text{var}(Y)}{n}+\frac{\text{var}(Y)^2}{2(n-1)}}\right) LCL(X)=exp(Y+var(Y)2−zvar(Y)n+var(Y)22(n−1)−−−−−−−−−−−−√) LCL(X)=exp⁡(Y+var(Y)2−zvar(Y)n+var(Y)22(n−1))\ LCL(X)= \exp\left(Y+\frac{\text{var}(Y)}{2}-z\sqrt{\frac{\text{var}(Y)}{n}+\frac{\text{var}(Y)^2}{2(n-1)}}\right) / а не наивный /exp((Y)+zvar(Y)−−−−−−√)exp⁡((Y)+zvar(Y))\exp((Y)+z\sqrt{\text{var}(Y)}) Теперь, что такое такие КИ для …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.