Nonparametric Prediction Intervals for a Future Sample Median
未来样本中位数的非参数预测区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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未来样本中位数的非参数预测区间
- 研究问题
- 如何为未来样本的中位数构造不依赖总体分布形式的预测区间，并评价其覆盖概率与相对效率？
- 方法与思路
- 作者讨论分布无关的预测区间，给出覆盖概率的大样本正态近似，并与类似参数预测区间比较渐近相对效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称渐近相对效率比较显示非参数预测区间具有良好性质，但未列出比较分布、效率数值及具体区间形式。
- 阅读关注点
- 核对当前与未来样本的抽样关系、区间构造、正态近似条件，以及参数比较对象和效率评价所依赖的分布。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；分布无关性所需条件和有限样本覆盖表现未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
In this article distribution-free prediction intervals for a future sample median are discussed. Large-sample normal approximations to the coverage probabilities are presented. Asymptotic relative efficiency comparisons are made between the distribution-free procedures and analogous parametric prediction intervals, the resulting values demonstrating the good properties of the nonparametric prediction intervals.