Confidence Limits in the Non-Parametric Case
非参数情形下的置信界限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：虽涉及分位数与分布置信带，但属于一般统计综述，未明确讨论微观分布效应。
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非参数情形下的置信界限
- 研究问题
- 对总体分布不作假设或仅假定其连续时，如何构造累积分布置信带、阈值以下或以上人口比例区间及分位数区间？
- 方法与思路
- 作者综述三类非参数置信界限，旨在用无需阅读复杂数学证明的方式陈述已有重要结果；摘要明确表示不展开证明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是整理并普及早已存在的非参数区间结果，提高其可读性，而不是声称提出新的置信区间理论。
- 阅读关注点
- 应核对抽样条件、连续性要求、置信带与点态区间的区别，以及分位数和阈值比例区间的具体构造与覆盖保证。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；该文为既有结果综述且不提供证明，具体适用条件、覆盖性质和刊本变化需查原文。
原文摘要
The purpose of this article is to give a survey 1 1I should like to thank Professor Wolfowits for pointing out the need for such a survey. of certain methods available for finding confidence limits when nothing is assumed about the population from which a sample has been drawn except possibly that it has a continuous distribution. The following three cases are treated: a confidence band for the unknown cumulative distribution function, a confidence interval for the proportion of a population for which the variate is smaller (or larger) than a given value, and confidence intervals for quantiles. The results have been known for many years, but have often been accessible only to those who were able to follow rather involved mathematical arguments. It is the purpose of this paper to state certain important results without referring to any mathematical proofs.