Weak Convergence of Processes Related to Likelihood Ratios
与似然比有关的过程的弱收敛AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及一般序贯检验与随机过程极限理论，未明确落入所列专门计量方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
与似然比有关的过程的弱收敛
- 研究问题
- 序贯抽样中的对数似然比过程及相关检验统计量过程，在什么条件下可获得适用于序贯检验的弱收敛极限？
- 方法与思路
- 作者把序贯对数似然比表示为连续时间跳跃过程，给出其向带漂移 Wiener 过程弱收敛的条件，并处理两样本例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，将既有似然比渐近理论扩展至序贯分析，给出相关过程的收敛条件，从而支持渐近序贯检验的构造。
- 阅读关注点
- 应核对局部假设邻域的尺度、过程收敛使用的空间与条件，以及由极限过程构造序贯检验时所需的额外论证。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列收敛条件、停止规则或误差控制细节，不能判断具体序贯方案的性能。
原文摘要
Material in Chapter VI of Hajek and Sidak's book is extended to a sequential analysis setting: conditions are given under which a sequence of log-likelihood-ratio processes (log-likelihood-ratios for sequential sampling, represented as jump processes in continuous time) converges weakly to a Wiener process with drift, the drift parameter depending on which hypothesis, in a suitable neighborhood of a null hypothesis, prevails. Conditions for convergence of other "test statistic" processes, related to likelihood ratios, are also given. Asymptotic sequential tests can thereby be constructed. Some "two-sample problem" examples are treated.