One-Sided Simultaneous Bounds in Linear Regression
线性回归中的单侧同时界AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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线性回归中的单侧同时界
- 研究问题
- 在线性回归中，如何构造单侧同时容忍界与置信界，并判断通过检验统计量区域投影得到的容忍界是否紧致？
- 方法与思路
- 作者从检验理论出发，将检验统计量的一个区域投影为同时界，并讨论该构造产生紧致容忍界的判定条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出这一方法得到紧致容忍界的必要充分条件，并给出不同形状的单侧同时界作为说明性例子。
- 阅读关注点
- 应核对容忍界与置信界各自控制的概率、同时覆盖的对象，以及投影构造和紧致性必要充分条件的确切含义。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出分布假设、判定条件或各形状界的性能，不能推断刊本变化。
原文摘要
This article discusses the one-sided simultaneous tolerance and confidence bounds in the linear regression model. We approach the problem from the area of test theory. The bounds are constructed by projecting a region of the test statistics, and we then propose a necessary and sufficient condition for obtaining a taut tolerance bound by the method. Finally, for illustrative purposes, we give several examples of one-sided simultaneous bounds with various shapes.