Confidence Limits in the Non-Parametric Case
非参数情形下的置信限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：摘要明确讨论分布函数置信带和分位数置信区间，对应分位数与分布推断。
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非参数情形下的置信限
- 研究问题
- 在不指定总体分布、至多要求分布连续的情形下，如何为分布函数、阈值以下的总体比例和分位数构造置信范围？
- 方法与思路
- 本文以综述方式整理分布函数置信带、总体比例置信区间和分位数置信区间，侧重陈述已有结果而不展开数学证明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确将贡献定位为便于理解和使用的结果整理，使原本依赖复杂数学论证的非参数置信限方法更易获取。
- 阅读关注点
- 应核对各类置信限的样本条件、连续性要求、覆盖概率定义，以及分布函数同时置信带与点态区间的区别。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要说明正文不提供数学证明，具体构造及覆盖条件仍需查阅原文。
原文摘要
The purpose of this article is to give a survey 1 1I should like to thank Professor Wolfowits for pointing out the need for such a survey. of certain methods available for finding confidence limits when nothing is assumed about the population from which a sample has been drawn except possibly that it has a continuous distribution. The following three cases are treated: a confidence band for the unknown cumulative distribution function, a confidence interval for the proportion of a population for which the variate is smaller (or larger) than a given value, and confidence intervals for quantiles. The results have been known for many years, but have often been accessible only to those who were able to follow rather involved mathematical arguments. It is the purpose of this paper to state certain important results without referring to any mathematical proofs.