中位数的推断与 HulC 的推广

为中位数构建无分布置信区间是统计学中的一个经典问题，在文献中已有众多解决方案。虽然覆盖有效性受到了广泛关注，但关于区间宽度的研究却较少。我们的研究通过在非标准假设下研究这些区间的宽度而取得了突破。令人惊讶的是，我们发现，经过适当的缩放后，区间宽度收敛于一个非退化的随机变量，这与传统区间不同。我们还调整了我们的发现，用于构建一般参数的改进置信区间，增强了现有的 HulC 程序。这些进展为从业者提供了更稳健的数据分析工具，减少了对严格分布假设的需求。