Tests and Confidence Intervals for the Difference and Ratio of Two Probabilities
两个概率之差与比值的检验和置信区间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：摘要研究概率比较与试验设计，未明确涉及处理效应识别或经济行为的离散选择模型。
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代码、数据与补充材料
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两个概率之差与比值的检验和置信区间
- 研究问题
- 当两类试验的次数由固定配置改为随机配置时，能否对成功概率之差或比值开展更广泛的精确检验与区间推断？
- 方法与思路
- 作者改变两类试验次数的设计方式，使其随机化，并讨论这一设计下可检验的概率假设与精确置信区间构造。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称相较固定两类试验次数的 Fisher 检验，随机化次数设计允许精确检验其他假设并构造精确置信区间。
- 阅读关注点
- 应核对试验次数的随机化机制、条件与无条件推断的区别，以及概率差和比值对应的精确性与区间构造方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；随机化方案和区间细节未说明，不能把该设计依赖的精确性直接用于任意两比例数据。
原文摘要
Fisher's (1925) test can deal with the hypothesis of equal probabilities of success of two experiments, A and B. The test requires a fixed number of experiments of both kinds. If the experimental design is charged into randomizing the numbers of experiments A and B, other kinds of hypotheses can be tested exactly and exact confidence intervals can be constructed.