Normalizing transformations of Student's t distribution
Student t分布的正态化变换AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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Student t分布的正态化变换
- 研究问题
- 不同正态化变换在自由度较大或较小时近似t分布的准确性如何，以及它们能否用于计算可靠的近似分位点？
- 方法与思路
- 作者比较多种正态化变换，研究逆变换展开，并在小自由度下将由变换得到的近似分位点与精确分位点比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出逆变换展开并将前几项与已有一般展开比较，同时检验变换在不同自由度情形下的近似准确性。
- 阅读关注点
- 应核对各变换及逆变换公式、展开参数和余项，并查看不同自由度与尾部概率下近似分位点的误差。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；展开幂次的排版可能不完整，须查阅原PDF，摘要也未说明哪种变换在哪些范围更准确。
原文摘要
The accuracies of several normalizing transformations of a t distribution with v degrees of freedom are examined for large and small values of v. Expansions of the inverse transformations in terms of powers of v-1 are produced and the first few terms compared with Fisher's general expansion. For small values of v the transformations are used to determine approximate percentage points of t which are then compared with the exact percentage points.