論文の概要: Tolerance and Prediction Intervals for Non-normal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11583v5
- Date: Mon, 17 Jan 2022 13:43:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 03:14:20.751390
- Title: Tolerance and Prediction Intervals for Non-normal Models
- Title（参考訳）: 非正規モデルに対する耐性と予測間隔
- Authors: Geoffrey S Johnson
- Abstract要約: 予測間隔は、繰り返しサンプリングにおいてランダムプロセスから将来の観察をカバーする。
寛容間隔は繰り返しサンプリングにおいて集団パーセンタイルをカバーし、しばしば中心的な量に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A prediction interval covers a future observation from a random process in
repeated sampling, and is typically constructed by identifying a pivotal
quantity that is also an ancillary statistic. Analogously, a tolerance interval
covers a population percentile in repeated sampling and is often based on a
pivotal quantity. One approach we consider in non-normal models leverages a
link function resulting in a pivotal quantity that is approximately normally
distributed. In settings where this normal approximation does not hold we
consider a second approach for tolerance and prediction based on a confidence
interval for the mean. These methods are intuitive, simple to implement, have
proper operating characteristics, and are computationally efficient compared to
Bayesian, re-sampling, and machine learning methods. This is demonstrated in
the context of multi-site clinical trial recruitment with staggered site
initiation, real-world time on treatment, and end-of-study success for a
clinical endpoint.
- Abstract（参考訳）: 予測間隔は、繰り返しサンプリングされるランダムプロセスから将来の観測をカバーし、典型的には、補助統計量である中心的な量を特定することによって構成される。
同様に、許容間隔は反復サンプリングで人口のパーセンタイルをカバーし、しばしば重要な量に基づいている。
非正規モデルにおける1つのアプローチは、ほぼ通常に分布する中心的な量をもたらすリンク関数を利用する。
この正規近似が成立しない環境では、平均に対する信頼区間に基づいて、寛容と予測のための第二のアプローチを考える。
これらの手法は直感的で実装が簡単で、適切な操作特性を持ち、ベイジアンや再サンプリング、機械学習に比べて計算効率が良い。
本研究は, 起立障害を伴う多施設臨床試験, 治療実世界時間, 臨床エンドポイントの終末期成功の文脈で実証された。
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