Je sais que cela pourrait être un peu compliqué, statistiquement, mais c'est mon problème.
J'ai beaucoup de données de plage, c'est-à-dire la taille minimum, maximum et échantillon d'une variable. Pour certaines de ces données, j'ai également une moyenne, mais pas beaucoup. Je veux comparer ces gammes entre elles pour quantifier la variabilité de chaque gamme, et aussi comparer les moyennes. J'ai une bonne raison de supposer que la distribution est symétrique autour de la moyenne et que les données auront une distribution gaussienne. Pour cette raison, je pense pouvoir justifier l'utilisation du point médian de la distribution comme proxy de la moyenne, lorsqu'elle est absente.
Ce que je veux faire, c'est reconstruire une distribution pour chaque plage, puis l'utiliser pour fournir un écart-type ou une erreur standard pour cette distribution. Les seules informations dont je dispose sont les valeurs max et min observées à partir d'un échantillon et le point médian comme indicateur de la moyenne.
De cette façon, j'espère être en mesure de calculer des moyennes pondérées pour chaque groupe, ainsi que de calculer également le coefficient de variation pour chaque groupe, sur la base des données de plage que j'ai et de mes hypothèses (d'une distribution symétrique et normale).
Je prévois d'utiliser R pour ce faire, donc toute aide de code serait également appréciée.