Conditionally Acceptable Recentered Set Estimators
条件可接受的重新定中心集合估计量AI 解读 ↓
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条件可接受的重新定中心集合估计量
- 研究问题
- 多元正态均值的置信球经重新定中心后，如何在覆盖概率改善之外评估其条件表现，并构造条件可接受的集合？
- 方法与思路
- 作者借助相关投注程序理论建立条件可接受性标准，概述集合构造方法，并将其用于若干重新定中心置信集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，某些覆盖率改善的集合可能条件表现不佳，而以正部 James–Stein 估计量为中心可得到条件可接受集合。
- 阅读关注点
- 应核对条件可接受性的定义、相关投注程序允许的信息，以及覆盖率改善与条件表现结论各自的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出维度、半径或其他约束，不能把条件可接受等同于全面最优。
原文摘要
The usual confidence sphere for a multivariate normal mean can be uniformly improved upon, in terms of coverage probability, by recentering it at a Stein-type estimator. However, these improved sets can have poor conditional performance. Using the theory of relevant betting procedures, which provides an objective means for assessing the conditional performance of a statistical procedure, a criterion for conditional acceptability can be established. A method of constructing such sets is outlined and applied to some recentered confidence sets. In particular, recentering at the positive-part James-Stein estimator yields a conditionally acceptable confidence set.