Intervalle de confiance pour la moyenne géométrique

La moyenne géométrique est une moyenne arithmétique après avoir pris les logs , donc si vous connaissez l'IC pour la moyenne arithmétique, faites de même pour le logarithmes de vos points de données et prendre des exposants des limites supérieure et inférieure. $(\prod_{i=1}^n X_i)^{1/n}$ $1/n \sum_{i=1}^n \log X_i$

Dmitrij Celov
la source

Quand j'ai lu la question, je voulais suggérer cette stratégie. Mais j'ai préféré attendre d'autres suggestions car quelque chose m'a arrêté. Et si l'un des

est négatif?

X_{i}

$X_i$

ocram

X_{i}

$X_i$

je pense que ce n'est pas approprié, car une fois prendre l'exponentielle de l'écart-type n'a pas le sens. pendant ce temps, nous ne pouvons pas non plus opter pour l'intervalle de confiance

La réponse ci-dessus ne le préconise pas. Il dit que vous calculez

puis calculez la moyenne arithmétique de

, appelez-le

, avec l'intervalle de confiance correspondant

. La moyenne géométrique est alors

, et son CI est

Vous pouvez également le faire dans un paramètre de régression.

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

ouais je suis d'accord. mais est-ce approprié?. si vous voyez plus tard cet intervalle de confiance. la moyenne ne se situerait pas entre les intervalles de confiance. Selon moi, après avoir pris ln et encore une fois, nous nous sommes transformés. alors il n'y a pas d'interprétation complète de l'écart-type.

Intervalle de confiance pour la moyenne géométrique

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