Interpolated Nonparametric Prediction Intervals and Confidence Intervals
插值构造的非参数预测区间与置信区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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插值构造的非参数预测区间与置信区间
- 研究问题
- 当区间覆盖率可以精确计算却不能恰好达到预设水平时，如何通过区间之间的插值降低覆盖误差，并判断更高阶插值是否有益？
- 方法与思路
- 作者研究在已有预测区间和置信区间之间进行线性及更高阶插值，比较覆盖误差的阶数，并专门讨论分位数置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，线性插值降低覆盖误差的阶数，更高阶插值没有进一步改善；分位数置信区间尤其准确，且误差偏向保守。
- 阅读关注点
- 应核对插值究竟作用于端点还是其他构造量、各类区间的适用条件，以及覆盖误差展开和分位数区间保守性的证明范围。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要，不能推断刊本变化。摘要未说明具体区间构造及正则条件，误差阶数的完整表达应核对原文。
原文摘要
SUMMARY In several important statistical problems, prediction intervals and confidence intervals can be constructed with coverage levels which are known precisely but cannot be rendered equal to predetermined levels such as 0.95. One solution to this difficulty is to interpolate between such intervals. We show that simple linear interpolation reduces the order of coverage error, but that higher orders of interpolation produce no further improvement. The error is reduced by a factor n −1 for prediction intervals and n −1/2 for confidence intervals, where n denotes sample size. In the case of confidence intervals for quantiles, linear interpolation provides particularly accurate intervals which err on the side of conservatism.