Asymptotic Efficiencies of Sequential Tests
序贯检验的渐近效率AI 解读 ↓
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序贯检验的渐近效率
- 研究问题
- 如何定义序贯检验的相对与绝对渐近效率，并据此比较正态均值检验的停止时间、错误率以及截断版本的表现？
- 方法与思路
- 作者考察 Hodges–Lehmann 与 Chernoff 效率的序贯对应概念，并用这些准则评价多种正态均值序贯检验及其截断形式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出停止时间或期望停止时间与错误率的渐近表达式，并据此评价 SPRT、三角边界、Bayes、APO 等检验。
- 阅读关注点
- 应核对渐近效率采用的极限框架、错误率约束、停止时间比较尺度，以及截断如何影响各程序的效率评价。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出各检验的效率数值或排序，也不能据此判断非正态情形的表现。
原文摘要
Some concepts of relative and absolute efficiency for sequential tests are considered. These are sequential analogs of Hodges-Lehmann and Chernoff efficiencies. Using these criteria, several sequential tests for the mean of a normal distribution are evaluated. Among them are Wald's SPRT, Anderson's triangular boundary, Bayes and APO tests and a repeated significance test. Truncated versions of these tests are also considered. Asymptotic expressions for the (expected) stopping times and error rates are given.