Saddlepoint Approximation and Bootstrap Inference for the Satterthwaite Class of Ratios
Satterthwaite 比值类的鞍点近似与自助法推断AI 解读 ↓
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Satterthwaite 比值类的鞍点近似与自助法推断
- 研究问题
- 平衡随机效应方差分析中缺少精确 F 枢轴量时，如何近似统计量分布并改善方差分量比值区间的覆盖精度？
- 方法与思路
- 作者构造 Satterthwaite 型统计量的鞍点近似，据此形成置信区间，再用双重参数自助法预枢轴化，并替代内层重抽样。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称近似在右尾一致，并确定极限相对误差；模拟显示区间覆盖改善，鞍点替代内层重抽样可减少计算。
- 阅读关注点
- 应核对平衡设计与随机效应模型条件、右尾一致性的范围、区间反演步骤，以及自助法覆盖改善的比较设置。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列误差阶数及覆盖率数值，不能外推至非平衡设计或所有比值统计量。
原文摘要
Saddlepoint approximations are developed for the distributions of Satterthwaite F-type statistics that arise in ANOVA with balanced random-effects models. Such statistics are commonly used in variance component testing and confidence interval construction, because exact F pivotals usually do not exist. The approximations are shown to be uniform in their right tails, and the limiting relative errors for distribution approximations are determined. Based on these approximations, a new method is devised for confidence interval construction of variance component ratios. Simulations show that the method has superior coverage accuracy over existing methods. Prepivoting of the proposed method, using the double-parametric bootstrap, is implemented and shows further coverage improvement. The double bootstrap is most efficiently implemented by using the saddlepoint approximation in lieu of the inner layer of resampling; therefore, only a single outer layer of resampling is required.