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Improving interval estimation of binomial proportions

机译:改进二项式比例的区间估计

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摘要

In this paper, we propose one new confidence interval for the binomial proportion; our interval is based on the Edgeworth expansion of a logit transformation of the sample proportion. We provide theoretical justification for the proposed interval and also compare the finite-sample performance of the proposed interval with the three best existing intervals—the Wilson interval, the Agresti–Coull interval and the Jeffreys interval—in terms of their coverage probabilities and expected lengths. We illustrate the proposed method in two real clinical studies.
机译:在本文中,我们为二项式比例提出了一个新的置信区间。我们的间隔基于对样本比例的logit变换的Edgeworth展开。我们为建议的区间提供了理论依据,并根据覆盖率和预期长度,比较了建议区间与三个最佳现有区间(威尔逊区间,阿格斯蒂-库尔区间和杰弗里斯区间)的有限样本性能。我们在两个实际的临床研究中说明了提出的方法。

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