Simultaneous Confidence Intervals for all Distances from the "Best"
所有对象相对“最优者”差距的同时置信区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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所有对象相对“最优者”差距的同时置信区间
- 研究问题
- 当比较对象主要关注与“最优者”的差距时，如何在位置模型下同时为所有差距提供参数和非参数置信上界？
- 方法与思路
- 作者在位置模型下推导所有对象相对最优者差距的同时上置信区间，并分别讨论参数与非参数情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，参数情形的结果改进了已有方法，非参数情形则提供此前缺少的可比置信陈述。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对“最优者”及差距的定义、同时覆盖概率的控制方式，以及参数与非参数方法的成立条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出区间公式、分布条件或改进标准，无法独立判断改进幅度。
原文摘要
In practice, comparisons with the "best" are often the ones of primary interest. In this paper, parametric and nonparametric simultaneous upper confidence intervals for all distances from the "best" are derived under the location model. Their improvement upon the results of Bechhofer (1954), Gupta (1956, 1965), Fabian (1962), and Desu (1970) in the parametric case is discussed. In the nonparametric case, no comparable confidence statements were available previously.