The Construction of Upper Confidence Bounds on the Range of Several Location Parameters
多个位置参数极差的置信上界构造AI 解读 ↓
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多个位置参数极差的置信上界构造
- 研究问题
- 如何为多个位置参数之间的最大差异构造置信上界，使研究者能据此评估这些参数是否足够接近或等效？
- 方法与思路
- 作者研究位置参数极差的置信上界，给出一般理论结果，并详细处理正态数据情形，提供上界表格和应用示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出一种用于评估位置参数等效性的推断方法，并称提供一般理论、正态情形的计算表及使用示例。
- 阅读关注点
- 应核对置信上界的覆盖性质、分布与样本结构要求，以及怎样将上界和预先确定的等效标准结合使用。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；覆盖条件、表格数值及等效判定标准未说明，不能补造具体结论。
原文摘要
This article considers the construction of an upper confidence bound on the range of a set of k location parameters, such as the k treatment effects in a one-way layout. This confidence bound will be useful to the experimenter in assessing the “equivalence” of the location parameters. Some general theoretical results are presented and the case of normally distributed data is considered in detail, with accompanying tables of confidence bounds. Some examples of the application of this new inference method are given.