In this paper, we propose a computer-oriented method of construction of optimal group sequential hypothesis tests with variable group sizes. In particular, for independent and identically distributed observations we obtain the form of optimal group sequential tests which turn to be a particular case of sequentially planned probability ratio tests (SPPRTs, Schmitz, 1993) . Formulas are given for computing the numerical characteristics of general SPPRTs, like error probabilities, average sampling cost, etc. A numerical method of designing the optimal tests and evaluation of the performance characteristics is proposed, and computer algorithms of its implementation are developed. For a particular case of sampling from a Bernoulli population, the proposed method is implemented in R programming language, the code is available in a public GitHub repository. The proposed method is compared numerically with other known sampling plans.


翻译:本文提出了一种计算机辅助的变分组规模最优组序贯假设检验构建方法。具体而言,针对独立同分布观测数据,我们推导出最优组序贯检验的形式,该形式可归为序贯计划概率比检验(SPPRTs, Schmitz, 1993)的特例。文中给出了计算一般SPPRT数值特征(如错误概率、平均抽样成本等)的公式,提出了最优检验设计及性能特征评估的数值方法,并开发了相应的计算机算法实现。以伯努利总体抽样为例,该方法通过R编程语言实现,相关代码已公开于GitHub仓库。最后,将所提方法与其他已知抽样方案进行了数值比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数,就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。 统计上对参数的假设,就是对一个或多个参数的论述。而其中欲检验其正确性的为零假设(null hypothesis),零假设通常由研究者决定,反映研究者对未知参数的看法。相对于零假设的其他有关参数之论述是备择假设(alternative hypothesis),它通常反应了执行检定的研究者对参数可能数值的另一种(对立的)看法(换句话说,备择假设通常才是研究者最想知道的)。 假设检验的种类包括:t检验,Z检验,卡方检验,F检验等等。
【图神经网络实用介绍】A practical introduction to GNNs - Part 1
因果推断,Causal Inference:The Mixtape
专知会员服务
110+阅读 · 2021年8月27日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
54+阅读 · 2021年1月20日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
专知会员服务
63+阅读 · 2020年3月4日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
Arxiv
14+阅读 · 2022年10月15日
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
最新内容
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
2+阅读 · 今天16:54
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:52
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:44
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:28
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:18
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:03
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
6+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
10+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月23日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员