Approximate Confidence Limits on the Mean of X + Y Where X and Y Are Two Tabled Independent Random Variables
两个有统计表的独立随机变量之和的均值近似置信限AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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两个有统计表的独立随机变量之和的均值近似置信限
- 研究问题
- 若两个独立随机变量的分布与百分位数已有标准统计表，如何利用这些信息近似其和的百分位数及均值置信限？
- 方法与思路
- 作者构造利用单个分布及百分位数表的信息进行近似的方法，并用于非中心 t 分布和单因素分类的方差分量问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告一套通用近似程序、两类应用及与其他近似方法的数值比较，但没有给出比较结果的具体大小。
- 阅读关注点
- 应核对独立性在近似中的作用、百分位数到均值置信限的转换，以及非中心 t 和方差分量应用的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明误差界、覆盖率或适用参数范围，不能判断近似的普遍精度。
原文摘要
A general method is developed for obtaining confidence limits on the mean of X + Y where X and Y are two independent random variables whose individual distributions and percentiles are in standard statistical tables. The procedure uses this information to obtain approximations for the percentiles of the sum or approximate confidence limits on the mean of the sum. The method is applied to two problems: approximating the percentiles of the noncentral t distribution, and determining confidence limits for variance components in a one-way classification. Numerical examples compare it to other approximations.