Confidence Intervals Based on the Mean Absolute Deviation of a Normal Sample
基于正态样本平均绝对偏差的置信区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究正态均值的通用区间估计，未涉及经济分布效应等所列细分方向，故不分类。
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基于正态样本平均绝对偏差的置信区间
- 研究问题
- 能否用平均绝对偏差替代标准差，为正态总体均值构造置信区间，其区间长度与传统 t 区间相比如何？
- 方法与思路
- 作者推导基于平均绝对偏差的 H 分布，给出分位点近似与区间计算因子，并讨论物理测量精度评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提供两种置信水平下的区间计算表，并指出相较标准差与 Student t 方法，区间长度增加可忽略。
- 阅读关注点
- 应查阅原 PDF 确认统计量与符号，核对平均绝对偏差定义、分位点近似精度及区间长度比较所适用的样本范围。
- 阅读边界
- 来源为 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；统计量及分布公式存在缺失或符号不清，需查阅原 PDF，不能据此重构公式。
原文摘要
Confidence intervals for the population mean of a normal distribution can be determined from the distribution of the variate , analogue to Student's t-distribution but based on the mean absolute deviation d instead of the standard deviation. The H-distribution is derived: the frequency function is symmetric about zero, with central ordinate (1/φ) √ (1-n -1); asymptotically it is normal, N(0, √(φ/2)). An approximate formula for the calculation of the percent values is developed and numerical factors tabulated by which the mean absolute deviation of a normal sample of size n is to be multiplied in order to obtain 95 percent and 50 percent confidence limits of the mean, for n =2(1)15(5)30, 40, 60,120. It is shown that the increase in length against confidence intervals from the standard deviation and Student's t is negligible. The usefulness of confidence intervals from the mean absolute deviation for estimating the precision of measurements in Physics is discussed.