[R-es] Límites de confianza de la mediana en distribuciones simétricas

[David Méndez]

Enviado desde mi HTC

----- Mensaje original -----
De: Oscar PerpiñanLamigueiro <oscar.perpinan en upm.es>
Enviado: Miércoles, 24 de Noviembre de 2010 04:09 p.m.
Para: trujillo en unex.es
CC: r-help-es en r-project.org
Asunto: Re: [R-es] Límites de confianza de la mediana en distribuciones simétricas

Hola,

Por si te interesa una generalización robusta de este test, el método de Mee (por ejemplo) (http://books.google.com/books?id=_tAJr4ooOM8C&lpg=PA174&ots=mfFzPdT7Pk&dq=mee%20wilcoxon&hl=es&pg=PA174#v=onepage&q=mee%20wilcoxon&f=false) está incluido dentro del paquete WRS (por ahora sólo en R-Forge): http://r-forge.r-project.org/projects/wrs/

Saludos.

Oscar.


-- 
Oscar Perpiñán Lamigueiro
Profesor Ayudante Doctor
Dpto. de Ingeniería Eléctrica
EUITI-UPM
On Wed, 24 Nov 2010 09:40:22 -0500
Jorge Ivan Velez <jorgeivanvelez en gmail.com> wrote:

> Buenos dias Jose,
> 
> La function wilcox.test si proporciona el IC que necesitas. De ?wilcox.test:
> 
> conf.int:   a confidence interval for the location parameter. (Only present
> if argument conf.int = TRUE)
> 
> En tu caso, seria algo como
> 
> 
>   wilcox.test(iris$Sepal.Width, iris$MEDIANA, alternative = 'two.sided',
> paired = TRUE, conf.int = TRUE)
> 
> Wilcoxon signed rank test with continuity correction
> 
> data:  iris$Sepal.Width and iris$MEDIANA
> V = 6817, p-value = 0.03015
> alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
> 95 percent confidence interval:
>  0.04999865 0.15002894
> sample estimates:
> (pseudo)median
>     0.09994806
> 
> Otra alternativa es usar bootstrap:
> 
>    require(boot)
> 
> b <- boot(iris$Sepal.Width, function(x, d) median(x[d]), R = 1000)
> 
> quantile(b$t - 2.95, probs = c(0.025, 0.975))
> #   2.5% 97.5%
> #   0.05  0.15
> 
> Un saludo,
> Jorge
> 
> 
> 2010/11/24 José Trujillo Carmona <>
> 
> > Por si alguno pudiera ayudarme.
> >
> > Al realizar el t.test para una muestra, junto con el valor de t y el
> > p-valor, la función proporciona la estimación de la media y su INTERVALO
> > DE CONFIANZA.
> >
> > Desde el punto de vista de la estadística de rangos esto se puede hacer
> > mediante:
> >
> >  > iris$MEDIANA <- with(iris


[No se incluye el mensaje original entero]