预测和公差区间
对于预测和公差区间，我有几个问题。 首先让我们就容忍区间的定义达成一致：给我们一个置信度，例如90％，要捕获的总体百分比，例如99％，样本量，例如20。概率分布是已知的，例如正态为了方便。现在，考虑到上述三个数字（90％，99％和20）以及基础分布为正态的事实，我们可以计算公差数。给定具有均值和标准偏差的样本，公差区间为。如果此公差区间捕获了99％的人口，则样本被称为成功kkk(x1,x2,…,x20)(x1,x2,…,x20)(x_1,x_2,\ldots,x_{20})x¯x¯\bar{x}sssx¯±ksx¯±ks\bar{x}\pm ks(x1,x2,…,x20)(x1,x2,…,x20)(x_1,x_2,\ldots,x_{20})并且要求90％的样本是成功的。 评论：90％是样本成功的先验概率。假设样本成功，则99％是有条件的概率，将来的观察将在公差区间内。 我的问题：我们可以将预测间隔视为公差间隔吗？在网上浏览时，我对此有矛盾的答案，更不用说没有人真正仔细地定义预测间隔了。因此，如果您对预测间隔（或参考）有精确的定义，我将不胜感激。 我了解的是，例如99％的预测间隔不会捕获所有样本的所有将来值的99％。这与以100％的概率捕获99％的总体的公差区间相同。 在我发现的90％预测间隔的定义中，90％是给定样本（大小固定）和单个未来观察值的先验概率，即将在预测间隔内。因此，与容差区间相反，似乎在同一时间给出了样本和终值，而公差区间是在给出样本的情况下以一定的概率成功的，并且在一个成功y y(x1,x2,…,x20)(x1,x2,…,x20)(x_1,x_2,\ldots,x_{20})yyyyyy，则给出一个未来值，并以一定的概率落入公差区间。我不确定上述预测间隔的定义是否正确，但是（至少）似乎违反直觉。 有什么帮助吗？