On Multivariate Prediction Intervals for Sample Mean and Covariance Based on Partial Observations
基于部分观测的样本均值与协方差多元预测区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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基于部分观测的样本均值与协方差多元预测区间
- 研究问题
- 当一个完整随机样本尚未全部观测时，如何利用已观测部分，为最终样本的均值和协方差构造多元预测区间？
- 方法与思路
- 作者将正态抽样下利用前一部分观测预测完整样本统计量的已有结果推广至多元情形，摘要未给出构造公式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述的贡献是对已有单变量结果作多元推广；关于预测区域的形式、覆盖性质和计算方法未作展开。
- 阅读关注点
- 应核对预测对象与总体参数的区别、多元正态及回归设定、部分样本的使用方式，以及覆盖概率的具体含义。
- 阅读边界
- OpenAlex索引摘要未注明稿件版本；不能据此确定区间形式、是否同时覆盖或对非正态分布的适用性。
原文摘要
By using the information provided by the first κ, 2 ≤ κ < N, members of a random sample of size N from a univariate normal distribution, Hickman [3] obtains prediction intervals for the sample mean, and the sample variance of the complete sample of size N. He gives similar results for a univariate normal regression model. Here we present straightforward generalizations of Hickman's results to the multivariate case.