Apakah transformasi monoton yang dapat dibalik dari interval kepercayaan memberi Anda interval kepercayaan (pada tingkat yang sama) di ruang yang diubah?

8

Seharusnya

(a,b)

adalah interval kepercayaan level untuk parameter . Misalkan adalah transformasi monoton yang tidak dapat dibalik. Lalu, adalah(1α)θη

(η(a),η(b))

a tingkat interval kepercayaan untuk ? Asumsikan parameter dan titik akhir interval kepercayaan adalah bilangan real.(1α)η(θ)

Jawabannya tampaknya secara intuitif adalah "Ya" untuk alasan yang sama dengan mengapa Anda dapat mengubah variabel acak melakukan hal-hal seperti, jika , makaY=g(X)

P(Yy)=P(g(X)y)=P(Xg1(y))

Mungkin juga terkait dengan teorema pemetaan berkelanjutan, seperti yang diterapkan pada MLE.

Ini bukan pekerjaan rumah dan akan muncul dalam konteks apakah saya dapat membuat 95% untuk peluang log, lalu kembali-ubah dan sebutlah 95% untuk probabilitas.

Terima kasih

Blak-blakan
sumber
1
Menurut definisi interval kepercayaan, (dengan dan dipandang sebagai variabel acak). Jadi, bagaimana hubungan dan ? Pr(θ(a,b))=1αabPr(θ(a,b))Pr(η(θ)(η(a),η(b)))
Whuber
2
Saya pikir saat Anda menuliskan definisi formal "monoton" Anda akan melihat solusinya.
whuber
1
Terapkan apa yang baru saja Anda tulis ke dan ke untuk menyimpulkan himpunan nilai yang juga merupakan himpunan nilai yang . Jika Anda menghitung probabilitas subset nilai persis sama dalam setiap kasus ... pasti probabilitasnya harus sama. [Jika Anda dapat melihatnya untuk , apa yang berbeda sekarang?]b>XX>aa<X<bη(a)<η(X)<η(b)Xη(X)=X2
Glen_b -Reinstate Monica
3
Masalahnya mungkin timbul karena bagaimana Anda menafsirkan CI yang dihasilkan. Jika Anda mengambil CI untuk mean dan mengubahnya, itu masih CI yang valid, tapi itu bukan CI untuk rata-rata pada skala yang diubah, itu CI untuk mean yang diubah (hal yang sangat berbeda). .eg. Jika saya mengambil log, pas model menemukan CI untuk rata-rata pada skala log, saya bisa mengubah interval itu kembali dengan cukup bahagia, tapi itu bukan CI untuk rata-rata pada skala tanpa log asli , tetapi CI untuk eksponensial mean-of-logs ..
Glen_b -Reinstate Monica
1
Tolong beri jawaban untuk pertanyaan Anda. (Itu akan sia-sia bagi whuber atau saya sendiri untuk mendapatkan reputasi karena menjawab pertanyaan yang dapat Anda jawab.)
Glen_b -Reinstate Monica

Jawaban:

6

Ya, karena

P(a<X<b)=P(η(a)<η(X)<η(b))

untuk variabel acak dan monoton yang benar-benar meningkatkan fungsi, . Dengan argumen yang sama, jika adalah fungsi monoton yang benar-benar menurun, maka interval yang diubah menjadi .Xηη(η(b),η(a))

Blak-blakan
sumber
Saya tahu OP menyebutkan monoton dan tidak dapat dibalik, jadi untuk kelengkapan, katakan saja peningkatan monoton secara ketat, karena jika tidak, ini tidak akan benar.
Alex R.