User-Oriented Inference
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及通用单变量检验与置信区间解释，未呈现所列计量领域细分的直接研究对象。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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面向使用者的统计推断
- 研究问题
- 如何构造便于使用者解释的单变量推断程序，特别是在多重比较中，使置信区间及类似 P 值的量更易理解？
- 方法与思路
- 作者提出一类与等概率检验相关的推断程序，包括相应置信区间和类似 P 值的量，并要求使用者能够解释目标参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这类置信区间比通常区间更易解释，尤其适用于多重比较情形；文章同时讨论面向使用者程序的局限。
- 阅读关注点
- 应核对等概率检验与这些程序的联系、区间和类似 P 值量的定义，以及多重比较中的解释规则和适用限制。
- 阅读边界
- 所据为版本未注明的 OpenAlex 摘要；易解释性是摘要所述主张，不能据此认定其覆盖率或检验功效优于常规方法。
原文摘要
A class of inferential procedures (called user-oriented procedures) related to the equal probability test of Arrow (1960) is introduced for use in many univariate problems. These procedures require that experimenters be able to interpret the parameters about which they wish to make inference. The class of procedures include confidence intervals associated with the equal probability test as well as an analogue to the P value. The confidence intervals are easier to interpret than the usual confidence intervals, especially in the case of multiple comparisons. Limitations of user-oriented procedures are also considered.