使用DescTools::medianCI()中中位数的90%置信区间

Question

我需要一个90%的置信区间在中位数附近。

x <- c(251, 108, 27, 18, 195, 82, 222, 38, 81, 181, 140, 21, 43, 47, 15, 37, 46, 107, 19, 178, 95, 130, 60, 34, 48, 219, 338, 78, 117, 62, 40, 52)
MedianCI(x, conf.level=0.9)

结果是

median lwr.ci upr.ci 
 70     46    108  
attr(,"conf.level") [1] 0.9498975

它生成0.949级的间隔，但我想要0.9。怎样才是正确的方法呢？正确的答案应该是(70，47,108)。

Answer 1

这里有两个主要问题。

1. 书中给出的方法是近似的。正如作者所述，对于大多数大样本数据集来说，这可能很好，但实际上它比MedianCI

实现的方法更“正确”。

1. ，特别是对于小数据集，置信区间(无论计算多少)不太可能与数据集中的观察结果完全一致:这就是为什么作者说

方程的结果是舍入到下一个整数，置信区间的边界在数据集中的两个值之间。

(我不清楚为什么结果会在下界和上界都被舍入；我原以为它们会在上限和下限上被舍入.)

通过给你0.949的置信区间而不是你要求的0.949，MedianCI是保守的( CI的典型定义是一个区间，其中至少包含了时间的x% )；置信水平0.89-0.94将给你0.949的水平，而0.79-0.88的值将给你0.889的水平。

如果你有关于我回答的技术细节的后续问题，你应该在CrossValidated上问。我不知道在一个R包中是否有一个方便的内置函数实现了书中给出的近似方法(虽然它应该只需要高级的初学者R技能来实现；如果你想尝试它，试一试，当你被困的时候可以自由地问另一个问题……)