Definiendo cuantiles de muestra por la probabilidad de rango verdadero
Autores: Makkonen, Lasse; Pajari, Matti
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2014
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Gestión y administración
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Existen muchas definiciones para cuantiles de muestra y están incluidas en software estadístico. Se ha reconocido la necesidad de adoptar una definición estándar de cuantiles de muestra y se han comparado diferentes definiciones en términos de satisfacer algunas propiedades deseables, pero no se ha encontrado un consenso. Aquí exponemos que las comparaciones de las definiciones de cuantiles de muestra son irrelevantes porque las probabilidades asociadas con los valores de muestra ordenados por orden son conocidas exactamente. En consecuencia, la definición estándar para cuantiles de muestra debería basarse en las probabilidades de rango verdadero. Mostramos que esto permite una inferencia más precisa de las colas de la distribución, y por lo tanto mejora la estimación de la probabilidad de eventos extremos.
Descripción
Existen muchas definiciones para cuantiles de muestra y están incluidas en software estadístico. Se ha reconocido la necesidad de adoptar una definición estándar de cuantiles de muestra y se han comparado diferentes definiciones en términos de satisfacer algunas propiedades deseables, pero no se ha encontrado un consenso. Aquí exponemos que las comparaciones de las definiciones de cuantiles de muestra son irrelevantes porque las probabilidades asociadas con los valores de muestra ordenados por orden son conocidas exactamente. En consecuencia, la definición estándar para cuantiles de muestra debería basarse en las probabilidades de rango verdadero. Mostramos que esto permite una inferencia más precisa de las colas de la distribución, y por lo tanto mejora la estimación de la probabilidad de eventos extremos.