Optimum Double Sampling Tests of Given Strength I. The Normal Distribution
给定检验强度下的最优双重抽样检验：正态分布AI 解读 ↓
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给定检验强度下的最优双重抽样检验：正态分布
- 研究问题
- 对于均值未知、方差已知的正态变量，如何在给定检验强度要求下设计平均样本量最优的双重抽样检验？
- 方法与思路
- 作者分别采用极小极大与贝叶斯平均样本量准则求最优检验，并与相同强度的单次抽样检验及 SPRT 比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了最优双重抽样检验及其表格，并讨论泊松、二项分布情形的近似方案；未报告具体比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对检验强度的定义、两阶段决策边界、贝叶斯准则的先验，以及离散分布近似的误差与适用范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；最优性约束、先验设定和比较数值均未说明，不能据此判断实际抽样优势。
原文摘要
For a normally distributed random variable with unknown mean θ and known variance, optimum double sampling tests of strength (θ1, α, θ2, β) are found and compared with the single sampling test and the SPRT of the same strength. Two optimality criteria are used—minimax ASN and Bayes ASN. Tables of these optimum tests are given. Approximations to optimum double sampling tests for Poisson and binomially distributed variables are discussed.