Chcę porównać 2 próbki średnie dla zwrotów z zapasów w ciągu 1 minuty. Zakładam, że są one dystrybuowane przez Laplace'a (już sprawdzone) i dzielę zwroty na 2 grupy. Jak mogę sprawdzić, czy różnią się znacznie?
Myślę, że nie mogę traktować ich jak rozkład normalny, ponieważ chociaż są one ponad 300 wartości, wykres QQ pokazuje, że istnieje ogromna różnica w porównaniu z rozkładem normalnym
r
confidence-interval
laplace-distribution
Obrabować
źródło
źródło
Odpowiedzi:
Zakładając, że obie rozkłady Laplace'a mają tę samą wariancję,
a) test współczynnika wiarygodności obejmowałby statystyki testowe takie jak:
Pobieranie dzienników, anulowanie / uproszczenie i pomnożenie przez .−2
c) Inną alternatywą byłoby przeprowadzenie testu permutacji w oparciu o którąkolwiek z powyższych statystyk. (Jedna z odpowiedzi tutaj zawiera zarys tego, jak przeprowadzić test permutacji dla różnicy w medianach).
d) Zawsze możesz wykonać test Wilcoxona / Manna-Whitneya; będzie znacznie wydajniejsze niż próba użycia testu t w Laplace.
e) Lepsze niż (d) dla danych Laplace'a byłby test mediany Mooda; chociaż często zalecane w książkach, w przypadku danych Laplace'a pokazuje dobrą moc. Oczekuję, że będzie miał podobną moc do wersji permutacyjnej asymptotycznego testu różnicy w medianach (jeden z testów wymienionych w (c)).
Pytanie tutaj daje implementację R, która wykorzystuje test Fishera, ale ten kod można przystosować do użycia zamiast tego testu chi-kwadrat (co sugerowałbym w nawet umiarkowanych próbkach); Alternatywnie istnieje przykładowy kod dla niego (nie jako funkcja) tutaj .
Test mediany jest omawiany tutaj w Wikipedii , ale nie dogłębnie (powiązane tłumaczenie na język niemiecki zawiera nieco więcej informacji). Dyskutują o tym niektóre książki o nieparametrach.
źródło