A transformação monótona invertível de um intervalo de confiança fornece um intervalo de confiança (no mesmo nível) no espaço transformado?

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Suponha

(a,b)

é um intervalo de confiança de nível para um parâmetro . Suponha que é uma transformação invertível monótona. Então éθ η(1α)θη

(η(a),η(b))

um intervalo de confiança de nível para ? Suponha que o parâmetro e os pontos de extremidade do intervalo de confiança sejam todos números reais.η ( θ )(1α)η(θ)

A resposta parece intuitivamente ser "Sim" por razões semelhantes às por que você pode transformar variáveis ​​aleatórias fazendo coisas como, se , entãoY=g(X)

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

Também pode estar relacionado ao teorema do mapeamento contínuo, aplicado aos MLEs.

Isso não é tarefa de casa e está surgindo no contexto de saber se posso ou não obter 95% para as probabilidades de log, depois transformá-lo novamente e chamá-lo de 95% para a probabilidade.

obrigado

Atrevido
fonte
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De acordo com a definição de intervalo de confiança, (com e vistas como as variáveis aleatórias). Então, como e relacionados? a b Pr ( θ ( a , b ) ) Pr ( η ( θ ) ( η ( a ) , η ( b ) ) )Pr(θ(a,b))=1αabPr(θ(a,b))Pr(η(θ)(η(a),η(b)))
whuber
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Acho que, no momento em que você escrever uma definição formal de "monótono", verá a solução.
whuber
1
Aplique o que você acabou de escrever em e para concluir o conjunto de valores para os quais também é o conjunto de valores para os quais . Se você está computando a probabilidade exatamente do mesmo subconjunto de valores em cada caso ... certamente as probabilidades devem ser as mesmas. [Se você pode vê-lo no caso , o que há de diferente agora?]X > a a < X < b η ( a ) < η ( X ) < η ( b ) X η ( X ) = X 2b>XX>aa<X<bη(a)<η(X)<η(b)Xη(X)=X2
Glen_b -Reinstala Monica
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O problema pode surgir devido à maneira como você interpreta o IC resultante. Se você pegar um IC para uma média e transformá-lo, ele ainda é um IC válido, mas não é um IC para a média na escala transformada, é um IC para uma média transformada (uma coisa bem diferente). .eg, se eu pegar logs, ajustar um modelo, encontrar um IC para a média na escala de log, eu posso transformar esse intervalo de volta com bastante satisfação, mas não é um IC para a média na escala não-original , mas um IC para os exponenciados mean-of-logs ..
Glen_b -Reinstala Monica
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Por favor, responda a sua pergunta. (Seria um desperdício para mim ou para a whuber obter reputação por responder a uma pergunta que você é capaz de responder.)
Glen_b -Reinstala Monica

Respostas:

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Sim, porque

P(a<X<b)=P(η(a)<η(X)<η(b))

para uma variável aleatória e uma função monótona que aumenta estritamente, . Por um argumento semelhante, se é uma função estritamente decrescente, o intervalo transformado se torna .Xηη(η(b),η(a))

Atrevido
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Eu sei que o OP mencionou monótonos e invertíveis; portanto, para ser completo, basta dizer estritamente o aumento monótono, caso contrário, isso não será verdade.
Alex R.