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年ごとの人口を見る時系列の単純化された例が与えられた場合

Year<-c(2001,2002,2003,2004,2005,2006)
Pop<-c(1,4,7,9,20,21)
DF<-data.frame(Year,Pop)

年間の変化/どの年が互いに有意に異なるかという点で有意性をテストするための最良の方法は何ですか?

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@joranが述べたように、これは実際にはプログラミングの問題ではなく統計の問題です。http://stats.stackexchange.comで質問して、統計に関する専門知識を深めることができます。

ただし、簡単に言うと、次の 2 つのアプローチがすぐに思い浮かびます。

  1. 人口対年に回帰直線をあてはめ、統計的に有意な傾きがある場合、これは人口に全体的な傾向があることを示します。つまりlm()、このように R で使用されlmPop <- lm(Pop ~ Year,data=DF)ます。
  2. 期間をブロック (たとえば、最初の 3 年間と最後の 3 年間) に分割し、各ブロックの年の人口数値はすべて、そのブロックの年の平均人口の推定値であると想定できます。これにより、年の各ブロックの母集団の平均と標準偏差が得られ、次のように t 検定を実行できますt.test(Pop[1:3],Pop[4:6])。

これらのアプローチは両方とも、いくつかの潜在的な問題に悩まされており、それぞれの有効性は、調査しているデータの性質によって異なります。ただし、サンプル データの場合、最初のアプローチは 95% の信頼水準 (勾配係数の p=0.00214) で経時的な傾向があるように見えることを示唆していますが、2 番目のアプローチは、差がないという帰無仮説を示唆しています。 95% の信頼水準 (p = 0.06332) で偽造できないことを意味します。

于 2013-02-10T04:39:11.020 に答える
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それらはすべて互いに大きく異なります。1 は 4 と有意に異なり、4 は 7 と有意に異なります。

待って、それはあなたが意図したものではありませんか？さて、それはあなたが私たちに与えたすべての情報です. 統計学者として、これ以上の仕事はありません。

だから今、あなたは私たちに何か他のことを教えてください. 「Pop 値の変動が平均 0 で分散が同じ正規分布値である独立した直線と有意に異なる値はありますか?」か何か。

簡単に言えば、数字の集まりだけでは統計分析の対象にはなりません。統計学者と協力して、データのモデルに同意する必要があります。そうすれば、統計的手法によって有意性と不確実性に関する質問に答えることができます。

これは、統計学者でない人にはわからないことが多いと思います。彼らは「これが私の数字です。これは重要ですか？」- これは通常、それらを SPSS に入力して p 値を取得することを意味します。

[この Q が属している stats.stackexchange.com に転送するようにフラグを立てました]

于 2013-02-10T09:12:43.450 に答える