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समानांतर विखंडनों के लिए सभी संभावित रैखिक विरोधाभासों के लिए समानांतर विश्वास अंतराल बनाने की सारांश विधियाँ, सामान्य रूप से वितरित चर के कई माध्य के बीच, Scheffé और Tukey द्वारा दी गई हैं। इस लेख में, यह संभवता पर विचार किया गया है कि अग्रिम में k माध्य के बीच m रैखिक विरोधाभासों की संख्या चुनी जाए, और फिर इन m रैखिक विरोधाभासों का अनुमान एक Student t सांख्यिकी आधारित विश्वास अंतरालों द्वारा इस तरह से लगाया जाए कि m अंतरालों के लिए समग्र विश्वास स्तर एक पूर्व निर्धारित मान से बड़ा या उसके बराबर हो। यह पाया गया है कि कुछ k के मानों के लिए और जब m बहुत बड़ा न हो, तो इस तरह से प्राप्त अंतराल F वितरण या Studentized रेंज का उपयोग करने वाले अंतरालों से छोटे होते हैं। जब ऐसा होता है, तो प्रयोगकर्ता अग्रिम में चयन करने के लिए इच्छुक हो सकता है कि वह कौन सी रैखिक संयोजनों का अनुमान लगाना चाहता है ताकि म छोटे अंतराल मिल सकें, लंबी अंतरालों की अनंत संख्या के बजाय।
ओलिव जीन डन (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।