We have proposed a new confidence i

We have proposed a new confidence interval for R = P(Y < X) when X and Y are two independent
generalized exponential random variables with a common but unknown scale parameter. This interval
is based on a modified signed log-likelihood ratio statistic that has accuracy O(n−3/2), where n is the
sample size. We have compared the performance of this interval with three other known intervals
including one bootstrap based interval. Simulations show that the proposed interval gives the best
performance with respect to coverage probabilities for all n. The bootstrap interval gives the best
performance with respect to coverage lengths but not for all n. We should note however that its
construction is computationally more demanding than others, especially when n is not small.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราได้นำเสนอช่วงความเชื่อมั่นใหม่สำหรับ R = P(Y < X) มีสองเมื่อ X และ Y อิสระ
สุ่มตัวแปรที่เนนกับทั่วไปแต่ขนาดไม่รู้จักพารามิเตอร์การตั้งค่าทั่วไป ช่วงนี้
ตามสถิติอัตราการเซ็นชื่อปรับเปลี่ยนโอกาสล็อกที่มีความถูกต้อง O(n−3/2) โดยที่ n คือการ
ตัวอย่างขนาดนั้น เรามีการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของช่วงนี้กับช่วงเวลาที่รู้จักสามอื่น ๆ
รวมถึงช่วงเวลาที่ใช้เริ่มต้นระบบหนึ่ง จำลองแสดงว่า ช่วงที่นำเสนอให้ดีที่สุด
ประสิทธิภาพกับกิจกรรมความครอบคลุมสำหรับทุก n ช่วงเริ่มต้นระบบให้ดีสุด
ประสิทธิภาพ กับความคุ้มครองยาว แต่ไม่ทั้งหมด n เราควรทราบอย่างไรก็ตามที่มัน
ก่อสร้างเป็น computationally มากเรียกร้องอื่น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ n มีขนาดเล็กไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราได้นำเสนอช่วงความเชื่อมั่นใหม่สำหรับ R = P (Y <X) เมื่อ x และ y เป็นสองอิสระ
ตัวแปรสุ่มทั่วไปชี้แจงกับพารามิเตอร์ขนาดที่พบบ่อย แต่ไม่รู้จัก ช่วงนี้
จะขึ้นอยู่กับการปรับเปลี่ยนการลงนามบันทึกความน่าจะเป็นอัตราส่วนสถิติที่มีความแม่นยำ O (n-3/2) โดยที่ n คือ
ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง เราได้เปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำงานของช่วงเวลานี้มีสามช่วงเวลาที่รู้จักกันอื่น ๆ
รวมทั้งช่วงเวลาหนึ่งตามบูต การจำลองแสดงให้เห็นว่าช่วงเวลาที่เสนอให้ที่ดีที่สุดใน
การปฏิบัติงานที่เกี่ยวกับความน่าจะเป็นความคุ้มครองสำหรับทุก n ช่วงเวลาบูตให้ดีที่สุด
ผลการดำเนินงานที่เกี่ยวกับความยาวครอบคลุม แต่ไม่สำหรับทุก n เราควรทราบ แต่ที่ของ
การก่อสร้างเป็นคอมพิวเตอร์ที่มีความต้องการมากขึ้นกว่าคนอื่น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ n คือไม่เล็ก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ได้เสนอวิธีการใหม่สำหรับ r = p ( y < X ) เมื่อ x และ y เป็นอิสระ 2
generalized ตัวแปรสุ่มชี้แจงกับทั่วไป แต่ไม่ทราบพารามิเตอร์มาตราส่วน นี้ช่วงเวลา
ขึ้นอยู่กับแก้ไขลงนามบันทึกสถิติที่มีโอกาสอัตราส่วนความถูกต้อง o ( n − 3 / 2 ) โดยที่ n คือ
ขนาดตัวอย่าง เราต้องเปรียบเทียบประสิทธิภาพของช่วงเวลานี้กับสามอื่น ๆที่รู้จักกัน ๆ
รวมทั้งบูทหนึ่งช่วงเวลาที่ใช้ การจำลองแสดงให้เห็นว่าการนำเสนอช่วงเวลาที่ให้ประสิทธิภาพดีที่สุด
ด้วยความเคารพเพื่อความครอบคลุมความน่าจะเป็นทั้งหมดของช่วงบูทให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
ส่วนความยาวคลุม แต่ไม่ทั้งหมด เราควรทราบ แต่ที่เป็น computationally
สร้างความต้องการมากขึ้นกว่าคนอื่น ๆโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ N คือไม่เล็ก