你好：
我正在尋找“非參數”情況的預測區間的實現，在概念上類似於當前在 JMP 的分發平台中實現的正常參數情況，如下面的演示所示@朱利安根據 JMP STIPS課程。
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Calculating-Prediction-and-Tolerance-Intervals/tac-p/409311#M236
我有一個很好的教科書參考，但該方法幾乎嚴格基於表格，非參數區間有一些 Fortran 代碼：
杰拉爾德·哈恩和威廉·米克，統計區間：從業者指南1991 年，威利父子公司
為什麼要這麼“細緻入微”的東西？？
在許多情況下，如果樣本數據根據 Shapiro-Wilk Goodness-of-Fit 檢驗表明非正態性，我們需要使用非參數方法或以其他方式將數據轉換為正態。 儘管程序化有利有弊（因為在許多情況下，如果查看區間估計方法或假設檢驗方法的假設和概念框架，正態近似值會很好地工作），但這是某些企業的程序要求。
謝謝，
@PatrickGiuliano
