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- W2040806695 abstract "The author proposes an adaptive method which produces confidence intervals that are often narrower than those obtained by the traditional procedures. The proposed methods use both a weighted least squares approach to reduce the length of the confidence interval and a permutation technique to insure that its coverage probability is near the nominal level. The author reports simulations comparing the adaptive intervals to the traditional ones for the difference between two population means, for the slope in a simple linear regression, and for the slope in a multiple linear regression having two correlated exogenous variables. He is led to recommend adaptive intervals for sample sizes superior to 40 when the error distribution is not known to be Gaussian. Emploi d'une méthode adaptative de moindres carrés pondérés pour réduire la longueur d'un intervalle de confiance L'auteur propose une méthode adaptative conduisant à des intervalles de confiance qui sont souvent plus courts que ceux obtenus par les procédures traditionnelles. Les méthodes proposées utilisent à la fois les moindres carrés pondérés pour réduire la longueur de l'intervalle et une technique de permutation pour faire en sorte que sa probabilité de couverture soit au niveau voulu. L'auteur fait état de simulations comparant les intervalles adaptatifs aux intervalles traditionnels pour la différence de deux moyennes, pour la pente d'une régression linéaire simple et pour celle d'une régression multiple à deux variables exogènes corrélées. II est conduit à recommander les intervalles adaptatifs pour des tailles supérieures à 40 lorsque l'on ne sait pas si la loi des erreurs est gaussienne." @default.
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