Constrained Simultaneous Confidence Intervals for Multiple Comparisons with the Best
与最佳者多重比较的约束同时置信区间AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要关注通用多重比较与选择推断，未提供将处理效应解释为因果效应的识别信息。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
与最佳者多重比较的约束同时置信区间
- 研究问题
- 比较多个处理效应时，如何为每个效应与其余最佳效应之差构造同时置信区间，并据此开展不同形式的选择推断？
- 方法与思路
- 作者构造约束双侧同时置信区间，将下界与无差异区选择、上界与子集选择联系起来，并扩展到与其余第若干大效应比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，区间两端可分别提供与整体区间同置信水平的选择推断，并把方法扩展到不只比较其余最佳效应的情形。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对区间约束的含义、同时覆盖的条件、区间端点与选择规则的联系，以及扩展比较中的排序定义。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未说明抽样模型和因果识别，处理效应措辞不能单独支持因果解释。
原文摘要
For comparing $k$ treatment effects $\theta_1, \theta_2, \cdots \theta_k$, often the parameters of primary interest are $\theta_i - \max_{j\neq i}\theta_j, i = 1, \cdots, k$. In this article, we develop constrained $100P^\ast{\tt\%}$ two-sided simultaneous confidence intervals for $\theta_i - \max_{j \neq i} \theta_j$ which we refer to as (constrained) MCB intervals. It turns out that the lower bounds of the intervals imply Indifference Zone selection inference, and the upper bounds of these intervals imply Subset Selection inference, each given at the same confidence level $100P^\ast{\tt\%}$ as MCB. We also extend our method to give $100P^\ast{\tt\%}$ simultaneous confidence intervals for $\theta_i - \theta^{(i)}_{(k-t)}, i = 1, \cdots, k$, where $\theta^{(i)}_{(k-t)}$ is the $t$th largest among the $\theta$'s excluding $\theta_i$.