Nonparametric Prediction Intervals for Sample Medians in the General Case
一般情形下未来样本中位数的非参数预测区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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一般情形下未来样本中位数的非参数预测区间
- 研究问题
- 在不假定母体分布的条件下，如何为任意规模未来样本的中位数构造预测区间，并保证其覆盖概率？
- 方法与思路
- 作者推导有关覆盖概率的最优分布无关下界，将这些锐下界表达为超几何分布与二项分布的下尾概率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所得覆盖概率下界是锐的，并可利用已有概率表和近似进行计算，为未来样本中位数预测提供依据。
- 阅读关注点
- 核对已有样本与未来样本的抽样关系、区间端点构造，以及离散分布、并列值和偶数样本中位数如何处理。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；抽样条件和区间形式未说明，分布无关表述不能扩展为任意依赖下均有效。
原文摘要
This article deals with nonparametric prediction intervals for the median(s) of a future sample of arbitrary size without any assumption about the parent distribution. The best possible distribution-free lower bounds for the relevant coverage probabilities are derived. Furthermore, these sharp lower bounds are given in terms of lower tail probabilities of hypergeometric and binomial distributions for which extensive tables and good approximations are available.