Coverage Probabilities of Bootstrap-Confidence Intervals for Quantiles
分位数自助置信区间的覆盖概率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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分位数自助置信区间的覆盖概率
- 研究问题
- 通过自助抽样本分位数构造总体分位数置信区间时，覆盖概率误差有多大，是否可以改进临界点选择？
- 方法与思路
- 作者建立覆盖概率的两项渐近展开，并采用反向临界点构造另一种区间，比较其长度和覆盖概率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，通常自助区间的水平误差为O(n^{-1/2})；反向临界点区间长度相同、具有分布无关性且覆盖概率更高。
- 阅读关注点
- 应核对分位数处的分布正则条件、两项展开的具体内容，以及反向临界点定义和分布无关结论的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；更高覆盖率是否更接近名义水平及其适用条件，不能仅凭摘要判断。
原文摘要
An asymptotic expansion of length 2 is established for the coverage probabilities of confidence intervals for the underlying $q$-quantile which are derived by bootstrapping the sample $q$-quantile. The corresponding level error turns out to be of order $O(n^{-1/2})$ which is unexpectedly low. A confidence interval of even more practical use is derived by using backward critical points. The resulting confidence interval is of the same length as the one derived by ordinary bootstrap but it is distribution free and has higher coverage probability.