Asymptotic Theory of Sequential Fixed-Width Confidence Interval Procedures
序贯固定宽度置信区间程序的渐近理论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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序贯固定宽度置信区间程序的渐近理论
- 研究问题
- 序贯置信区间保持目标宽度固定、同时令未覆盖概率趋于零时，应如何分析停止采样程序及其渐近效率？
- 方法与思路
- 作者提出固定宽度、未覆盖概率趋零的渐近分析框架，并应用于样本均值和中位数构造的序贯置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法处理以往分析之外的渐近情形，并在正态、Laplace、logistic 和均匀分布下比较相对效率。
- 阅读关注点
- 应核对停止规则、实际区间宽度与未覆盖概率的控制方式，以及相对效率定义和所选宽度对比较结果的影响。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出停止规则、效率数值或支持渐近分析的具体条件。
原文摘要
Consider a sequence of confidence intervals {I n }. Sequential procedures are based on stopping rules which, for specified constants w and p, terminate sampling at a value n for which I n has width approximately w and noncoverage probability approximately p. Asymptotic analyses of such procedures have previously concerned only w → 0 with p fixed. This article presents a novel and general approach for the case p → 0 with w fixed. Application is made to procedures based on the sample mean and median, and the corresponding asymptotic relative efficiencies are evaluated for selected values of w for the normal, Laplace, logistic, and uniform distributions.