Confidence Bands for Percentiles in the Linear Regression Model
线性回归模型中百分位数的置信带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：摘要明确研究回归模型的百分位数及条件累积分布函数的同时置信带，直接对应分位数与分布推断。
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线性回归模型中百分位数的置信带
- 研究问题
- 在正态线性回归模型中，如何为多个乃至全部百分位数构造同时置信带，并获得条件累积分布函数的对应置信带？
- 方法与思路
- 作者修改并扩展单个正态分布的已有置信带方法至回归模型，讨论百分位数的同时覆盖，并按置信带宽度比较程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，覆盖全部百分位数的置信带可产生条件正态累积分布函数的对应置信带，文章还比较不同程序的带宽。
- 阅读关注点
- 应核对正态回归设定、同时覆盖针对的百分位数及协变量范围，以及置信带构造、带宽比较和覆盖保证的条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体覆盖条件与带宽结果未说明，不能将正态模型中的结论直接推广至一般分位数回归。
原文摘要
Simultaneous confidence intervals for percentiles of the normal regression model similar to those given by Steinhorst and Bowden (1971) are considered. Kanofsky's (1968) confidence band for a single normal distribution is modified and extended to the regression model. The confidence bands that are simultaneous in all percentiles provide corresponding confidence bands for the cumulative conditional normal distribution functions. The various procedures are compared with respect to bandwidth.