On the Relationship Between Stepwise Decision Procedures and Confidence Sets
逐步决策程序与置信集之间的关系AI 解读 ↓
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逐步决策程序与置信集之间的关系
- 研究问题
- 针对多个未知参数，逐步检验决策与同时置信区间如何关联，能否在不增加错误率的情况下提供更完整的推断信息？
- 方法与思路
- 作者以两个参数的单侧逐步下降、逐步上升及双侧逐步下降程序为例，在正态分布假设下构造对应的置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些示例中的区间可在不增加错误率的情况下提供额外信息，并讨论按实验者需求设计决策程序与置信集。
- 阅读关注点
- 应核对决策与区间的对应规则、错误率的具体定义、正态假设作用，以及两参数示例能否扩展到更多参数的情形。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；参数数量的一处文字提取含混，需核对原文；不能把两参数示例推广至所有逐步程序。
原文摘要
This article considers the relationship between two standard methods of inference on a set of A: unknown parameters, namely stepwise decision procedures and the construction of simultaneous confidence intervals. Illustrative examples with k = 2 are discussed for one-sided step-down and step-up decision procedures and for a two-sided step-down decision procedure. For these examples with normal distributional assumptions, a set of confidence intervals associated with the decision procedure is constructed that provides additional information at no increase in the error rate. The implication of this work is that commonly used stepwise decision procedures are per se not providing as complete an inference as is available. The construction of new decision procedures and confidence sets designed specifically to meet an experimenter's particular requirements is also discussed.