An approach to the construction of parametric confidence bands on cumulative distribution functions
累积分布函数参数置信带的一种构造方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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累积分布函数参数置信带的一种构造方法
- 研究问题
- 累积分布函数的函数形式已知而参数未知时，如何构造整体置信带，并评价其在不同位置与最大宽度上的表现？
- 方法与思路
- 作者以真实分布函数和估计函数之间的最大绝对差构造置信带，详细处理均值与方差未知的正态分布情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在部分情形下，所构造正态分布置信带在选定点的期望宽度及期望最大宽度上优于所比较的既有方法。
- 阅读关注点
- 应核对置信水平的校准、参数估计方法、整体覆盖保证，以及宽度优势出现的参数情形与比较条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；未说明具体优势范围或宽度数值，部分情形下较窄不代表所有分布和参数下更优。
原文摘要
A method is developed for constructing a confidence band for a cumulative distribution function with known functional form. The band is derived using the maximum absolute difference between the true function and an estimator of it. The normal distribution with unknown mean and variance is treated in detail. The band derived in this case is found to be superior in certain instances to the one due to Kanofsky (1968a) with respect to the expected band width at selected points, and the expected maximum band width.