你好：
我正在寻找“非参数”情况的预测区间的实现，其概念类似于当前在 JMP 中的分布平台中实现的正常参数情况，如@julian根据 JMP STIPS课程进行的以下演示所示。
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Calculating-Prediction-and-Tolerance-Intervals/tac-p/409311#M236
我有一本很好的教科书参考，但该方法几乎严格基于表格，并带有一些非参数区间的 Fortran 代码：
杰拉德·哈恩和威廉·米克， 统计间隔：从业人员指南 1991 年，威利父子公司
为什么要要求如此“细微”的事情？
在许多情况下，如果样本数据根据 Shapiro-Wilk 拟合优度检验表明不服从正态性，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数据。尽管程序化有利有弊，但对于某些企业而言，这是程序性要求（因为在许多情况下，如果考虑区间估计法或假设检验法的假设和概念框架，正态近似就可以很好地发挥作用）。
谢谢你，
@PatrickGiuliano
