Refining binomial confidence intervals

Authors

  • George Casella

    1. Biometrics Units in the Department of Plant Breeding and Biometry, New York State College of Agriculture and Life Science, Cornell University, 337 Warren Hall, Ithaca, New York 14853-0401, U.S.A.
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    • George Casella is Associate Professor, Biometrics Unit, Cornell University, Ithaca, NY 14853, U.S.A. This research was supported by National Science Foundation Grant no. MCS83-0O875. This paper is BU-827-M in the Biometrics Unit Series, Cornell University.


Abstract

A method for refining an equivariant binomial confidence procedure is presented which, when applied to an existing procedure, produces a new set of equivariant intervals that are uniformly superior. The family of procedures generated from this method constitute a complete class within the class of all equivariant procedures. In certain cases it is shown that this class is also minimal complete. Also, an optimally property, monotone minimaxity, is investigated, and monotone minimax procedures are constructed.

Abstract

On décrit une méthode permettant de raffiner une procédure équivariante de calcul d'intervalles de confiance binomiaux. Lorsque cette méthode est appliquée à une procédure existante, elle produit des intervalles équivariants qui sont uniformément supérieurs aux précédents. La famille des procédures éngendrées par cette méthode constitue une classe complète par rapport à la classe des procédures équivariantes. Dans certains cas, cette classe est à la fois complète et minimale. On s'intéresse en outre à la notion de “minimaxite monotone” et on construit des procédures qui jouissent de cette propriété optimale.

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