Paramétrage des distributions de Behrens – Fisher


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"Sur le problème Behrens – Fisher: un examen" par Seock-Ho Kim et Allen S. Cohen

Journal of Educational and Behavioral Statistics , volume 23, numéro 4, hiver 1998, pages 356–377


Je regarde cette chose et elle dit:

Fisher (1935, 1939) a choisi la statistique [oùtiest lastatistiquet àun échantillonhabituelle pouri=1,2] oùθest pris dans le premier quadrant ettanθ=s1/

τ=δ(x¯2x¯1)s12/n1+s22/n2=t2cosθt1sinθ
titi=1,2θ[. . . ] La distribution deτest ladistribution deBehrens – Fisher et est définie par les trois paramètresν1,ν2etθ,
(13)tanθ=s1/n1s2/n2.
τν1ν2θ

Les paramètres avaient précédemment été définis comme n i - 1 pour i = 1 , 2 .νini1i=1,2

Or, les choses qui ne sont pas observables ici sont et les deux populations signifient μ 1 , μ 2 , dont la différence est δ , et par conséquent τ et les deux statistiques t . Les DS d'échantillon s 1 et s 2 sont observables et sont utilisés pour définir θ , de sorte que θ est une statistique observable, pas un paramètre de population non observable. Pourtant, nous le voyons utilisé comme l'un des paramètres de cette famille de distributions!δμ1μ2δτts1s2θθ

Se pourrait-il qu'ils auraient dit que le paramètre est l'arctangente de plutôt que des1/σ1/n1σ2/n2 ?s1/n1s2/n2

Réponses:


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La distribution de Behrens-Fisher est définie par θ est un nombre réel et t 2 et t 1 sont des distributions t indépendantes avec des degrés de liberté ν 2 et ν 1 respectivement.t2cosθt1sinθθt2t1tν2ν1

La solution de Behrens et Fisher du problème Behrens-Fisher implique la distribution de Behrens-Fisher avec fonction des observations car il s'agit d'une solution pseudo-bayésienne (en fait, une fiduciale): cette distribution dépendante des données est une distribution de type postérieur de τ (avec δ la seule partie aléatoire dans la définition de τ car les données sont fixes).θτδτ


t2cosθt1sinθθθ=arctans1/n1s2/n2s1s2

Alors, cela devrait-il être considéré comme un autre exemple de la technique de conditionnement de Fisher sur une statistique auxiliaire?
Michael Hardy

s1s2τx¯1x¯2s1s2δ

Réponse à votre 2ème commentaire: je ne sais pas. Voici les statistiques fiduciales.
Stéphane Laurent

t1t2μ1μ2t1t2
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