Bayesian Sequential Estimation of a Poisson Process Rate
泊松过程发生率的贝叶斯序贯估计AI 解读 ↓
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泊松过程发生率的贝叶斯序贯估计
- 研究问题
- 在观测事件和等待时间都产生采样成本时，如何进行泊松过程发生率的贝叶斯序贯估计并选择最优设计？
- 方法与思路
- 作者把每个观测事件的成本与单位时间成本同时纳入分析，针对不同损失函数求取解析和数值解。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称为多种损失函数获得最优设计，并提出可用于其他损失函数的分析方法，突出采样成本对设计的作用。
- 阅读关注点
- 应核对先验、损失函数与两类成本如何共同决定设计，以及序贯停止规则、最优性标准和数值求解方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；先验形式、停止规则和具体解未说明，不能推断任意损失函数下都有闭式最优设计。
原文摘要
This paper provides numerical and analytical solutions to the problem of estimating the rate of a Poisson process. Optimal designs are obtained for various loss functions and the method of analysis is valid for any other loss function. The cost of sampling plays a fundamental role and since there are many practical situations where there is a time cost and an event cost, a sampling cost per observed event and a cost per unit time are both included.