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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究正态样本下分布函数偏差的一般极限分布,没有所列应用领域细分的直接证据。

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关注这篇论文的作者
R. SRINIVASAN
R. M. WHARTON

置信带构造中一个随机变量的极限分布

研究问题
用标准正态样本的均值和方差拟合正态分布时,拟合分布函数与标准正态分布函数的最大绝对差如何渐近变化?
方法与思路
作者研究由样本均值与方差确定的正态分布函数和标准正态分布函数之间的最大绝对差,并求适当缩放后的极限分布。
材料陈述的贡献
摘要称得到这一用于置信带构造的随机变量的极限分布,为分析拟合正态分布函数的整体偏差提供分布依据。
阅读关注点
应查原 PDF 核对均值符号、方差定义和缩放方式,随后检查极限分布的表示、临界值计算及其在置信带中的使用。
阅读边界
OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本,且均值符号可能丢失上标或横线,需查原 PDF;不能重构公式或推广至非正态模型。

原文摘要

The limiting distribution of the random variable, √n times the maximum absolute difference between Φ(x;x,s) and Φ(x;0, 1) is obtained, where Φ(x;μ,σ) denotes the normal cumulative distribution with mean μ and variance σ2 and x and s2 are, respectively, the mean and variance of a random sample of size n from Φ(x;0, 1).

笔记与分组