mayo 6, 2021
Corrección de continuidad

Corrección de continuidad

Ejemplo de factor de corrección de continuidad

capacidad de cálculo Cuando una distribución continua se aproxima a una distribución discreta, tradicionalmente se han utilizado correcciones de continuidad para modificar el valor p. La corrección de continuidad más conocida es la corrección de Yates para la prueba de chi-cuadrado (X2) de Pearson. La corrección de continuidad puede cambiar el valor p demasiado en algunos casos, haciendo que la prueba sea demasiado conservadora. Las pruebas exactas que utilizan distribuciones discretas están disponibles para tamaños de muestra moderados y, en muchos casos, incluso grandes, por lo que estas correcciones ya no son necesarias. “Un estadístico aplicado hoy en día, en nuestra opinión, puede considerar esas correcciones como interesantes curiosidades históricas”, escribe Hirji (Hirji 2005).

5.1 aproximación con la distribución normal – continuidad

Como resultado, no estoy seguro de cuándo se utiliza la corrección de continuidad. Sé que utilizamos la corrección de continuidad para las distribuciones muestrales de las medias de una distribución binomial cuando se nos pide que encontremos las probabilidades utilizando la aproximación normal (siempre que np>5 y n(1-p)>5), pero ¿utilizamos la corrección de continuidad para las distribuciones muestrales de las medias de dicha distribución binomial? ¿Utilizamos la corrección de continuidad en la parte b de la cuestión siguiente? ¿Utilizamos la corrección de continuidad si conocemos la identidad de la distribución poblacional (es decir, si es binomial)? ¿Cómo sabríamos que necesitamos utilizar la corrección de continuidad si no supiéramos que la cuestión de abajo es una distribución binomial?
¿Utilizamos la corrección de continuidad para la parte b de la siguiente imagen? Sabía que si n>30, la distribución muestral de las medias de las muestras es aproximadamente normal basándome en el teorema del límite central, pero no había pensado en la corrección de continuidad todo este tiempo.
Apéndice: Parece que te interesa sobre todo utilizar el derecho de continuidad para potenciar las aproximaciones de las probabilidades binomiales estándar. Aquí hay tres ejemplos que demuestran el impacto de las correcciones de continuidad. [Voy a utilizar R para esto].

Probabilidad lección 13 – aproximación normal a la binomial +

En las tablas de contingencia de 2 veces 2$, la corrección de continuidad se utiliza a menudo para buscar la asociación entre dos grupos. Es más fácil pensar en esto como un problema de dos muestras para comparar dos grupos de personas.
Por último, Bhattacharya y Chan (1996) muestran que para grados de libertad 2 y 3, la aproximación chisquare a la distribución del estadístico chisquare de frecuencias de Pearson es relativamente buena, incluso en casos de tamaños de muestra pequeños, asimetría extrema y valores de frecuencias de células predichas muy inferiores a 5. El trabajo clásico de Esseen (1945), que muestra que el error de la aproximación chisquare es $O(n-d/(d+1) )$ para grados de libertad d, proporciona una justificación teórica para esto.
E.L. Lehmann, E.L. Lehmann, E.L. Lehmann (1975). Statistical Methods Based on Ranks (Nonparametrics). Holden-Day, Oakland, California (con la ayuda de DA’brera, H.J.M.). 1] footnotetext Miodrag Lovric, Miodrag Lovric, Miodrag Lovric, Miodrag Lovric, Miodrag Lovric, Miodrag Lovric, Miodrag Lovric Springer Science+Business Media, LLC, Heidelberg

Corrección de continuidad para la distribución binomial

Si n es mayor que uno, la expansión debe hacerse en un punto de continuidad (t + theta text,theta en left( 0,1 right)). Para muchas distribuciones discretas, se prueban métodos para elegir los términos de estimación y residuales, y se comparan empíricamente los resultados. Los resultados también se comparan con la aproximación de la distribución normal ampliamente utilizada con (\theta \equiv 0,5\). Cuando (Pleft( S n levslant t right)) es similar a 0 y 1, las comparaciones numéricas muestran que el método establecido proporciona mejores aproximaciones que la técnica estándar de corrección de la continuidad. En consecuencia, es especialmente útil para calcular los valores p y para calcular las probabilidades de sucesos poco comunes.

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