Generalized Confidence Intervals
广义置信区间AI 解读 ↓
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广义置信区间
- 研究问题
- 如何扩展置信区间与p值的定义，以处理不等方差正态均值差等问题，并保留实践中期望的重复抽样性质？
- 方法与思路
- 作者提出广义置信区间定义，在一定条件下研究其重复抽样性质，并将方法用于均值差、混合模型方差分量和广义p值检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架可处理若干精确区间构造问题，给出广义p值的重复抽样刻画，并提出解决Pratt悖论的一项程序。
- 阅读关注点
- 应核对广义区间与通常置信区间的定义差异、重复抽样性质的准确含义、成立条件，以及各应用中的构造和检验步骤。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未列出所需条件，不能据此认定所有广义区间都有通常覆盖率。
原文摘要
The definition of a confidence interval is generalized so that problems such as constructing exact confidence regions for the difference in two normal means can be tackled without the assumption of equal variances. Under certain conditions, the extended definition is shown to preserve a repeated sampling property that a practitioner expects from exact confidence intervals. The proposed procedure is also applied to the problem of constructing confidence intervals for the difference in two exponential means and for variance components in mixed models. A repeated sampling property of generalized p values is also given. With this characterization one can carry out fixed level tests of parameters of continuous distributions on the basis of generalized p values. Finally, Pratt's paradox is revisited, and a procedure that resolves the paradox is given.