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Approximate two-sided tolerance intervals for normal mixture distributions

机译：常规混合分布的近似双面公差间隔

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Universal and individual two-sided tolerance intervals that take the inherent structure of normal mixture distributions into account are introduced in this paper for the purpose of monitoring the overall population and specific subpopulations. On the basis of generalised fiducial inference, a Markov chain Monte Carlo sampler is proposed to generate realisations from the generalised fiducial distributions of unknown parameters for obtaining the required tolerance intervals. Based on the simulation results, it is shown that the proposed method can maintain the empirical coverage rates sufficiently close to the nominal level. In addition, a lake acidity monitoring study is used to illustrate the proposed method.
机译：本文介绍了采用正常混合分布的固有结构的通用和单个双面公差间隔，以监测整体人群和特定群体。在广义基准推断的基础上，提出了一种马尔可夫链蒙特卡罗采样器来生成从未知参数的广义基准分布的实现，以获得所需的公差间隔。基于仿真结果，示出了所提出的方法可以保持足够接近标称水平的经验覆盖率。此外，湖酸度监测研究用于说明所提出的方法。

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