On Fixed-Width Confidence Bounds for Regression Parameters and Mean Vector
回归参数与均值向量的固定宽度置信界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：摘要研究一般序贯置信区域，未明确面板、因果或时间序列对象，不能仅凭回归参数归入某个经济细分。
反馈分类问题
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回归参数与均值向量的固定宽度置信界
- 研究问题
- 在分布形式未知时，如何通过序贯抽样为回归参数或多元总体均值构造具有预定最大宽度和覆盖概率的置信区域？
- 方法与思路
- 作者扩展既有序贯理论至线性回归参数及多元均值，摘要强调相应未知方差或协方差有限而无需指定分布形式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该扩展可构造满足预设宽度与覆盖要求的置信区域，同时保持对分布形式的宽泛处理，未给出具体程序。
- 阅读关注点
- 应核对停止规则、抽样及回归设计条件、宽度的定义，以及覆盖保证是有限样本精确结论还是某种渐近结论。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；未说明覆盖保证的形式及完整条件，不能把未指定分布形式理解为没有其他假设。
原文摘要
Summary In this paper Chow and Robbins's (1965) sequential theory has been extended to construct a confidence region with prescribed maximum width and prescribed coverage probability for (i) the linear regression parameters, and (ii) the mean vector of a multivariate population. Except for the finiteness of the unknown variance and covariances in the respective two cases, no assumption regarding the form of their distribution functions is made. This result was announced in Srivastava (1966a). For some related results, refer to Gleser (1965), Srivastava (1966b) and Starr (1966).