タグ付けされた質問 「back-transformation」

回帰を適合させています（y ）。指数変換によって変換ポイントの推定値（および信頼性/予測間隔）を逆算することは有効ですか？E [ f （X ）] ≠ f （E [ X ] ）なので、私はそうは思わないが、他の人の意見が欲しかった。ログ（y）log⁡(y)\log(y)E[ f（X）] ≠ f（E[ X] ）E[f(X)]≠f(E[X])E[f(X)] \ne f(E[X]) 以下の私の例は、逆変換との競合を示しています（.239対.219）。 set.seed(123) a=-5 b=2 x=runif(100,0,1) y=exp(a*x+b+rnorm(100,0,.2)) # plot(x,y) ### NLS Fit f <- function(x,a,b) {exp(a*x+b)} fit <- nls(y ~ exp(a*x+b), start = c(a=-10, b=15)) co=coef(fit) # curve(f(x=x, a=co[1], b=co[2]), add …

11 regression  back-transformation 

この議論に出くわしたので、私は逆変換された信頼区間の規則に関する質問を提起しています。 この記事によると、対数正規確率変数の平均の名目カバレッジ逆変換CIは次のとおりです。 UCL(X)=exp(Y+var(Y)2+zvar(Y)n+var(Y)22(n−1)−−−−−−−−−−−−√) UCL(X)=exp⁡(Y+var(Y)2+zvar(Y)n+var(Y)22(n−1))\ UCL(X)= \exp\left(Y+\frac{\text{var}(Y)}{2}+z\sqrt{\frac{\text{var}(Y)}{n}+\frac{\text{var}(Y)^2}{2(n-1)}}\right) LCL(X)=exp(Y+var(Y)2−zvar(Y)n+var(Y)22(n−1)−−−−−−−−−−−−√) LCL(X)=exp⁡(Y+var(Y)2−zvar(Y)n+var(Y)22(n−1))\ LCL(X)= \exp\left(Y+\frac{\text{var}(Y)}{2}-z\sqrt{\frac{\text{var}(Y)}{n}+\frac{\text{var}(Y)^2}{2(n-1)}}\right) /素朴ではない /exp((Y)+zvar(Y)−−−−−−√)exp⁡((Y)+zvar(Y))\exp((Y)+z\sqrt{\text{var}(Y)}) さて、次の変換のためのそのようなCIは何ですか？ x−−√x\sqrt{x}およびx1/3x1/3x^{1/3} arcsin(x−−√)arcsin(x)\text{arcsin}(\sqrt{x}) log(x1−x)log⁡(x1−x)\log(\frac{x}{1-x}) 1/x1/x1/x 確率変数自体の許容範囲はどうですか（つまり、母集団からランダムに抽出された単一のサンプル値を意味します）？逆変換された間隔で同じ問題はありますか、それとも名目カバレッジがありますか？

11 confidence-interval  data-transformation  back-transformation