Độ tin cậy của khoảng tin cậy và giá trị P không chắc chắn cho phép thử hoán vị

Tôi đang học các bài kiểm tra ngẫu nhiên ngay bây giờ. Có hai câu hỏi xuất hiện trong đầu tôi:

1. Có, thật dễ dàng và trực quan khi giá trị p được tính toán với thử nghiệm ngẫu nhiên (mà tôi nghĩ là giống như thử nghiệm hoán vị?). Tuy nhiên, làm thế nào chúng ta cũng có thể tạo ra khoảng tin cậy 95% như chúng ta làm với các xét nghiệm tham số bình thường?

2. Khi tôi đang đọc một tài liệu từ Đại học Washington về các bài kiểm tra hoán vị , có một câu ở trang 13 có nội dung:

   Với 1000 hoán vị ...., độ không đảm bảo gần p = 0,05 là khoảng $\pm 1\%$ .

   Tôi tự hỏi làm thế nào chúng ta có được sự không chắc chắn này.

Tuy nhiên, làm thế nào chúng ta cũng có thể tạo ra khoảng tin cậy 95% như chúng ta làm với các xét nghiệm tham số bình thường?

$^\dagger$$\delta$$\delta$$\alpha$$1-\alpha$

$\dagger$

Gelman bao gồm thảo luận về lý do tại sao đôi khi có thể có vấn đề khi xem xét phổ biến chúng khoảng tin cậy ở đây .

Mặc dù vậy, không khó để khám phá phạm vi bảo hiểm theo các giả định cụ thể (thông qua mô phỏng), và không thiếu người gọi khoảng thời gian bootstrap là "khoảng tin cậy" (ngay cả khi đôi khi chúng được nhìn thấy không có gì giống như phạm vi bảo hiểm được yêu cầu).

Chi tiết khác về cách thực hiện trong trường hợp hai phương tiện khác nhau được thảo luận trong [3], trong đó chúng được gọi là khoảng tin cậy ngẫu nhiên và yêu cầu được đưa ra ở đó khi chúng chính xác (mà tôi tuyên bố là ' t cố gắng đánh giá).

Với 1000 hoán vị ...., độ không đảm bảo gần p = 0,05 là khoảng ± 1%.

Tôi tự hỏi làm thế nào chúng ta có được sự không chắc chắn này?

$\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}$

$p = 0.05$$n=1000$$0.0069$$90\%$$\pm 1.13\%$$\pm 1\%$$1.45$$85\%$

Vì vậy, ít nhất trong một ý nghĩa sơ bộ, bạn có thể nói về sự không chắc chắn là "khoảng 1%"

-

[1] Kempthorne và Folks (1971),
Xác suất, Thống kê và phân tích dữ liệu ,
Nhà xuất bản Đại học bang Iowa

[2] LaMotte LR và Volaufová J, (1999),
"Khoảng dự đoán thông qua khoảng thời gian tương ứng",
Tạp chí của Hiệp hội thống kê Hoàng gia. Series D (The Statistician) , Vol. 48, số 3, trang 419-424

[3] Ernst, MD (2004),
"Phương pháp hoán vị: Cơ sở cho suy luận chính xác", Khoa học thống kê , Tập. 19, Số 4, 676 Từ685