liu.seSearch for publications in DiVA
Endre søk
Begrens søket
1 - 1 of 1
RefereraExporteraLink til resultatlisten
Permanent link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Treff pr side
  • 5
  • 10
  • 20
  • 50
  • 100
  • 250
Sortering
  • Standard (Relevans)
  • Forfatter A-Ø
  • Forfatter Ø-A
  • Tittel A-Ø
  • Tittel Ø-A
  • Type publikasjon A-Ø
  • Type publikasjon Ø-A
  • Eldste først
  • Nyeste først
  • Skapad (Eldste først)
  • Skapad (Nyeste først)
  • Senast uppdaterad (Eldste først)
  • Senast uppdaterad (Nyeste først)
  • Disputationsdatum (tidligste først)
  • Disputationsdatum (siste først)
  • Standard (Relevans)
  • Forfatter A-Ø
  • Forfatter Ø-A
  • Tittel A-Ø
  • Tittel Ø-A
  • Type publikasjon A-Ø
  • Type publikasjon Ø-A
  • Eldste først
  • Nyeste først
  • Skapad (Eldste først)
  • Skapad (Nyeste først)
  • Senast uppdaterad (Eldste først)
  • Senast uppdaterad (Nyeste først)
  • Disputationsdatum (tidligste først)
  • Disputationsdatum (siste først)
Merk
Maxantalet träffar du kan exportera från sökgränssnittet är 250. Vid större uttag använd dig av utsökningar.
  • 1.
    Hall, P
    et al.
    Australian Natl Univ, Ctr Math & Applicat, Canberra, ACT 0200, Australia Linkoping Univ, Dept Math, S-58183 Linkoping, Sweden.
    Peng, L
    Australian Natl Univ, Ctr Math & Applicat, Canberra, ACT 0200, Australia Linkoping Univ, Dept Math, S-58183 Linkoping, Sweden.
    Tajvidi, N
    Australian Natl Univ, Ctr Math & Applicat, Canberra, ACT 0200, Australia Linkoping Univ, Dept Math, S-58183 Linkoping, Sweden.
    On prediction intervals based on predictive likelihood or bootstrap methods1999Inngår i: Biometrika, ISSN 0006-3444, E-ISSN 1464-3510, Vol. 86, nr 4, s. 871-880Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    We argue that prediction intervals based on predictive likelihood do not correct for curvature with respect to the parameter value when they implicitly approximate an unknown probability density. Partly as a result of this difficulty, the order of coverage error associated with predictive intervals and predictive limits is equal to only the inverse of sample size. In this respect those methods do not improve on the simpler,'naive' or 'estimative' approach. Moreover, in cases of practical importance the latter can be preferable, in terms of both the size and sign of coverage error. We show that bootstrap calibration of both naive and predictive-likelihood approaches increases coverage accuracy of prediction intervals by an order of magnitude, and, in the case of naive intervals, preserves that method's numerical and analytical simplicity. Therefore, we argue, the bootstrap-calibrated naive approach is a particularly competitive alternative to more conventional, but more complex, techniques based on predictive likelihood.

1 - 1 of 1
RefereraExporteraLink til resultatlisten
Permanent link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf