你想弄懂什么？

置信区间是围绕点估计构建的对称区间。半宽的计算方法是将 1.96 乘以加权估计量数组的样本标准差，然后除以建议样本数量的平方根。

适用条件：使用加权估计值的样本标准差。；区间是基于正态近似呈现的数值摘要。

置信区间是围绕点估计构建的对称区间。半宽的计算方法是将 1.96 乘以加权估计量数组的样本标准差，然后除以建议样本数量的平方根。

适用条件：使用加权估计值的样本标准差。；区间是基于正态近似呈现的数值摘要。

正态建议分布的参数是通过最大似然估计选择的。均值 $\mu$ 设置为保留的 $g^*$ 样本的样本均值，标准差 $\sigma$ 设置为这些样本的样本二阶中心矩的平方根。

适用条件：建议分布族仅限于正态分布。；用于拟合的数据是满足 $X>\gamma$ 的保留样本。

正态建议分布的参数是通过最大似然估计选择的。均值 $\mu$ 设置为保留的 $g^*$ 样本的样本均值，标准差 $\sigma$ 设置为这些样本的样本二阶中心矩的平方根。

适用条件：建议分布族仅限于正态分布。；用于拟合的数据是满足 $X>\gamma$ 的保留样本。

最终估计量是似然比乘以稀有事件指示器的样本均值。它通过从拟合的正态建议分布中抽取样本来计算，计算标准正态密度与建议密度的比率，乘以样本超过 $\gamma$ 的指示器，并对结果求平均。

适用条件：样本是从拟合的正态建议分布中抽取的，而不是原始分布。；事件指示器是 $\mathbf{1}_{\{Z_j>\gamma\}}$。

最终估计量是似然比乘以稀有事件指示器的样本均值。它通过从拟合的正态建议分布中抽取样本来计算，计算标准正态密度与建议密度的比率，乘以样本超过 $\gamma$ 的指示器，并对结果求平均。

适用条件：样本是从拟合的正态建议分布中抽取的，而不是原始分布。；事件指示器是 $\mathbf{1}_{\{Z_j>\gamma\}}$。