Bootstrap Confidence Regions for Directional Data
方向数据的自助法置信区域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：摘要研究球面方向数据的自助推断，未提供归入所列经济计量细分方向的直接证据。
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方向数据的自助法置信区域
- 研究问题
- 如何为球面方向数据的平均方向构造置信区域，并使方法适用于较一般的单峰分布以及其他方向数据形式？
- 方法与思路
- 作者以枢轴统计量为基础提出自助法框架，构造置信锥和基于似然的区域，并以球面着色展示方向估计信息。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称框架可加入旋转对称等额外假设，并扩展至随机长度向量及轴向分布的参考方向，另给出地质测量应用。
- 阅读关注点
- 应核对平均方向与参考方向的定义、枢轴量及重抽样构造，检查覆盖率条件，并厘清球面置信图的概率解释。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化。覆盖率精度、退化情形及不同区域的比较结果未说明。
原文摘要
Methods are proposed for constructing bootstrap confidence regions for the mean direction of a random p-dimensional unit vector X with an arbitrary unimodal distribution on the p sphere. The approach of this article differs from that of other authors in that it is based on pivotal statistics. A general pivotal method is introduced that produces a wide variety of confidence regions on general p-dimensional spheres; included are confidence cones and likelihood-based regions. It can readily be modified to incorporate extra assumptions about the underlying distribution, such as rotational symmetry. The general method leads to confidence pictures, which present information about the estimated posterior likelihood of mean orientation by shading spherical surfaces. An application is given to a sample of spherical cross-bed measurements. The methods extend to the case where X has random length, and to calculation of confidence regions for reference directions of axial bipolar or girdle distributions.