Bootstrap Confidence Regions for Directional Data
方向数据的Bootstrap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：摘要研究球面方向统计及地质测量应用，没有所列经济计量细分方向的直接依据。
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方向数据的Bootstrap置信区域
- 研究问题
- 对于球面上具有任意单峰分布的随机单位向量，如何构造平均方向的bootstrap置信区域并呈现方向不确定性？
- 方法与思路
- 作者以枢轴统计量构造一般球面置信区域，包括置信锥和似然型区域，并通过球面着色展示平均方向的信息。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法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
- 应核对平均方向与枢轴量的定义、bootstrap校准方法，以及单峰条件、扩展范围和后验似然表述的具体含义。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本，不能推断刊本变化；摘要未说明覆盖误差和正则条件，球面维度记法及后验似然含义需查原文。
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.