Estatísticas e gráficos da amostra de bootstrap para Bootstrap para média de duas amostras - Minitab
Estatísticas e gráficos da amostra de bootstrap para Bootstrap para média de duas amostras
Encontre definições e orientações de interpretação para cada estatística e gráfico da amostra de bootstrap fornecidos com o bootstrap para a média de 2 amostras.
Use o histograma para examinar a forma da sua distribuição bootstrap. A distribuição bootstrap é a distribuição da diferença nas médias de cada reamostra. A distribuição bootstrap deve ter aparência normal. Se a distribuição bootstrap for não normal, não é possível confiar nos resultados.
Neste histograma, a distribuição de bootstrap parece ser normal.
O Minitab mostra um gráfico de valores individuais apenas quando você coleta somente uma reamostra. O Minitab exibe os dados originais e os dados da reamostra.
Com um tamanho de amostra grande, a amostra de bootstrap normalmente terá um centro e dispersão similares aos da amostra original. Entretanto, um tamanho de amostra pequeno pode resultar em uma amostra de bootstrap que não é similar à amostra original. Se sua amostra de bootstrap não se parece com sua amostra original, considere aumentar o tamanho da sua amostra.
Tamanho amostral 8
Tamanho amostral 50
A média é a soma de todas as diferenças nas médias da amostra de bootstrapping, dividida pelo número de reamostras.
O Minitab exibe dois valores diferentes para a diferença em médias, a diferença das amostras observadas e a diferença da distribuição de bootstrap (Média). Ambos valores são uma estimativa da diferença nas médias da população e normalmente serão similares. Se houver uma diferença grande entre estes dois valores, você deve aumentar o tamanho da amostra de sua amostra original.
Como a média está baseada em dados da amostra e não na população total, é improvável que a média seja igual às médias da população. Para estimar melhor a diferença nas médias da população, use o intervalo de confiança.
Os intervalos de confiança são baseados na distribuição de amostragem de uma estatística. Se uma estatística não tem viés como um estimador de um parâmetro, sua distribuição de amostragem estará centrada no valor verdadeiro do parâmetro. Uma distribuição de bootstrapping aproxima a distribuição amostral da estatística. Portanto, o meio dos 95% dos valores da distribuição de bootstrapping fornece um intervalo de confiança a 95% para o parâmetro. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de sua estimativa do parâmetro populacional. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação.
O Minitab não calcula o intervalo de confiança quando o número de reamostras é muito pequeno para obter um intervalo de confiança preciso.
Bootstrap para Diferença entre Médias: Classificação por Hospital
Histograma para o Bootstrap de Classificação por Hospital
Diferença nas médias observadas Média de A - Média de B = 21
Amostras por Bootstrap para Diferença entre Médias Número de IC de 95% para reamostras Média DesvPad a Diferença 1000 20,960 3,279 (14,400; 27,600)
Nesses resultados, a estimativa da diferença da população é 20,96. Você pode ter 95% de confiança que a diferença da população está entre 14,4 e 27,6.