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Confidence Intervals for Prediction Intervals

机译：预测区间的置信区间

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When working with a single random variable, the simplest and most obvious approach when estimating a 1 — γ prediction interval, is to estimate the γ/2 and 1 — γ/2 quantiles. The paper compares the small-sample properties of several methods aimed at estimating an interval that contains the 1 — γ prediction interval with probability 1 — α. In effect, the goal is to compute a 1 — α confidence interval for the true 1 — γ prediction interval. The only successful method when the sample size is small is based in part on an adaptive kernel estimate of the underlying density. Some simulation results are reported on how an extension to non-parametric regression performs, based on a so-called running interval smoother.
机译：当使用单个随机变量时，估计1 —γ预测间隔时最简单，最明显的方法是估计γ/ 2和1 —γ/ 2分位数。本文比较了几种方法的小样本属性，这些方法旨在估计包含1-γ预测间隔和1-α概率的间隔。实际上，目标是为真实的1-γ预测间隔计算1-α置信区间。当样本量较小时，唯一成功的方法部分基于基础密度的自适应核估计。报告了一些模拟结果，这些结果基于所谓的运行间隔平滑器来扩展非参数回归的执行方式。

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