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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要涉及随机效应模型的容忍限,未提供面板数据或金融风险应用的明确依据。

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Shun-Yi Chen
Bernard Harris

正态随机效应模型中覆盖准确的下容忍限

研究问题
在平衡单因素正态随机效应模型中,如何构造覆盖概率更准确、保守程度较低的下容忍限以满足实际推断需求?
方法与思路
作者通过对未知期望均方比的估计量进行条件化推导下容忍限,并用模拟、数值实例和实施所需表格说明方法。
材料陈述的贡献
摘要称,相较若干已有方法,该程序在模拟中更少保守,覆盖率更准确且标准差更小,并提供使用示例和表格。
阅读关注点
阅读全文时应核对容忍限的目标比例与置信水平、条件化构造、平衡设计要求,以及模拟比较所覆盖的参数范围。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明,不能推断刊本变化;摘要未给出覆盖误差或适用范围,不能外推至非平衡设计。

原文摘要

A method for constructing accurate lower tolerance limits for the balanced one-way normal random-effects model is derived by conditioning on an estimator of the unknown expected mean square ratio. Simulation studies indicate that the present procedure is less conservative than that of several existing methods and gives more accurate coverage rates and smaller standard deviations. Numerical examples are given to illustrate the use of the new procedure. Tables needed to implement the procedure are also included.

笔记与分组