Nonparametric Bayesian interval estimation
非参数贝叶斯区间估计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：摘要讨论一般总体分位数与均值的区间构造，未涉及分布效应或其他所列计量领域的具体问题。
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非参数贝叶斯区间估计
- 研究问题
- 如何将总体分布函数的贝叶斯置信带转化为指定总体分位数和均值的区间，并以类似方式构造容忍限？
- 方法与思路
- 作者以分布函数的贝叶斯置信带为出发点，构造分位数与均值的置信区间，并采用类似思路得到贝叶斯容忍限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述了由分布函数置信带获得多个总体特征区间的构造思路，同时将这一思路用于贝叶斯容忍限。
- 阅读关注点
- 应核对先验设定、置信带到区间的转换步骤、均值所需的尾部条件，以及区间和容忍限各自的概率解释。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；先验、区间水平及覆盖性质均未说明，不能将贝叶斯区间直接解释为频率学保证。
原文摘要
SUMMARY Bayesian confidence bands for a distribution function are converted into confidence intervals for specified population quantiles and also for the mean. Bayesian tolerance limits are similarly constructed.