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  1. TOOL · CL_167112 ·

    统计学理论中置信下界的新的框架

    研究人员重新审视了为随机向量的Borel概率定律的标量参数导出置信下界(LCB)的问题。他们将Buehler的经典工作重新构建为一个概率框架,然后将其专门化用于独立的向量分量。在此背景下,该研究证明了Gaffke的界在与最大边际均值参数相关的特定序上是最优的。