Improved Confidence Intervals for a Normal Variance
正态分布方差的改进置信区间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：摘要讨论正态分布方差的通用区间估计，没有动态波动率模型、金融数据或其他给定领域细分的直接依据。
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代码、数据与补充材料
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正态分布方差的改进置信区间
- 研究问题
- 正态方差的置信区间若同时利用样本均值与样本方差，能否在保持传统最短区间长度的同时提高覆盖概率？
- 方法与思路
- 作者构造同时依赖样本均值和样本方差的区间，使其与仅依赖样本方差的最短区间等长，并比较不同区间的覆盖概率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所构造区间在保持上述长度的情况下具有一致更高的覆盖概率，并对这些区间及其他区间开展覆盖比较。
- 阅读关注点
- 核对均值参数是否受限、样本量和置信水平要求，以及等长与覆盖概率一致提高的精确定义和适用参数范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；构造、完整条件和覆盖增益数值未说明，不能推广到非正态模型或任意区间比较。
原文摘要
The usual confidence interval for the variance $\sigma^2$ of a normal distribution is a function of the sample variance alone. In this paper, we construct confidence intervals for $\sigma^2$ that also depend on the sample mean. These intervals have the same length as the shortest interval depending only on the sample variance and have uniformly higher probability of coverage. The coverage probabilities of these intervals and others are compared.