Optimal Confidence Interval for the Largest Mean in Repeated Measurements Design
重复测量设计中最大均值的最优置信区间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：摘要讨论多元正态重复测量下的极值均值推断，未提供面板数据模型或其他细分方向的明确证据。
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代码、数据与补充材料
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重复测量设计中最大均值的最优置信区间
- 研究问题
- 在多个变量具有共同相关性与共同方差的重复测量设计中，如何为最大或最小总体均值构造最优置信区间？
- 方法与思路
- 作者提出单阶段抽样程序，假设变量联合正态且共同相关系数已知，分别考虑共同方差已知或未知的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该程序可为多个变量中的最大或最小均值提供最优置信区间，并给出实施所需的分位点，但未说明最优性准则。
- 阅读关注点
- 应核对最优性的损失或长度准则、共同相关系数的允许范围、方差未知时的处理，以及分位点如何用于实际区间构造。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；最优性定义及覆盖率证明未说明，结论不能直接外推到一般协方差结构。
原文摘要
A single-stage sampling procedure is proposed for obtaining an optimal confidence interval on the largest, or smallest, mean of k variates in a repeated measurements design. The variates are assumed to obey a multivariate normal distribution with common and known correlation coefficient and with the common variance being known or unknown. Percentage points to apply this procedure are also provided.