Khoảng tin cậy cho trung bình hình học

Như tiêu đề, có bất cứ điều gì như thế này? Tôi biết cách tính CI cho trung bình số học, nhưng ý nghĩa hình học thì sao? Cảm ơn.

confidence-interval mean

— người yêu
nguồn

Giá trị trung bình hình học là một trung bình số học sau khi lấy nhật ký , vì vậy nếu bạn biết CI cho trung bình số học làm tương tự cho logarit của các điểm dữ liệu của bạn và lấy số mũ của giới hạn trên và dưới. $(\prod_{i=1}^n X_i)^{1/n}$ $1/n \sum_{i=1}^n \log X_i$

— Dmitrij Celov
nguồn

Khi tôi đọc câu hỏi tôi muốn đề xuất chiến lược đó. Nhưng tôi thích chờ đợi những lời đề nghị khác vì điều gì đó đã ngăn tôi lại. Điều gì xảy ra nếu một trong các âm tính?

X_{i}

$X_i$

— ocram

@Marco, đọc chú thích trong wikipedia cho ý nghĩa hình học . Nếu một người đi theo các phương tiện hình học, anh ta hoặc cô ta giả định rằng tất cả các đều tích cực (thậm chí số 0 sẽ không phù hợp ở đây). Dữ liệu thực tế khi ở cấp độ chủ yếu là tích cực ^ _ ^ Và ngay cả khi bạn thực hiện một số tiêu cực (như được và mất), hãy chia hai và làm cho chúng tích cực trở lại ^ _ ^

X_{i}

$X_i$

— Dmitrij Celov

tôi cảm thấy điều đó là không phù hợp bởi vì một khi lấy số mũ của độ lệch chuẩn không có nghĩa. trong thời gian đó chúng tôi cũng không thể đi trong khoảng tin cậy

Câu trả lời ở trên không ủng hộ điều đó. Anh ta nói rằng bạn tính sau đó tính trung bình số học của , gọi nó là , cùng với khoảng tin cậy tương ứng . Giá trị trung bình hình học là và CI của nó làBạn cũng có thể làm điều này trong một thiết lập hồi quy.

z = \ln x,

$z=\ln x,$

z

$z$

\bar{z}

$\bar z$

[L, U]

$[L,U]$

\exp {\bar{z}}

$\exp \{ \bar z \}$

[\exp {L}, \exp {U}] .

$[\exp \{L \},\exp \{U \}].$

— Dimitriy V. Masterov

ya tôi đồng ý rằng. Nhưng nó có phù hợp không? nếu bạn thấy sau đó khoảng tin cậy. giá trị trung bình sẽ không đến giữa khoảng tin cậy. Theo tôi, sau khi lấy ln và một lần nữa chúng tôi đã yên tâm. sau đó không có giải thích ý nghĩa cho độ lệch chuẩn.