你好：
我正在寻找“非参数”情况的预测区间的实现，在概念上类似于目前在 JMP 的分发平台中实现的正常参数情况，如下面的演示所示@朱利安根据 JMP STIPS课程。
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Calculating-Prediction-and-Tolerance-Intervals/tac-p/409311#M236
我有一个很好的教科书参考，但该方法几乎严格基于表格，非参数区间有一些 Fortran 代码：
杰拉尔德·哈恩和威廉·米克，统计区间：从业者指南1991 年，威利父子公司
为什么要这么“细致入微”的东西？？
在许多情况下，如果样本数据根据 Shapiro-Wilk Goodness-of-Fit 检验表明非正态性，我们需要使用非参数方法或以其他方式将数据转换为正态。 尽管程序化有利有弊（因为在许多情况下，如果查看区间估计方法或假设检验方法的假设和概念框架，正态近似值会很好地工作），但这是某些企业的程序要求。
谢谢，
@PatrickGiuliano
