Asymptotic Properties of Bayesian Decision Rules for Two Terminal Decisions and Multiple Sampling. Ii
两种终端决策与多阶段抽样的贝叶斯决策规则渐近性质：第二部分AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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两种终端决策与多阶段抽样的贝叶斯决策规则渐近性质：第二部分
- 研究问题
- 在抽样成本随样本量成比例增长、最终有两种决策的贝叶斯框架中，如何确定多阶段抽样与决策规则？
- 方法与思路
- 作者在可微先验、线性损失和渐近正态抽样分布下，为若干多阶段程序推导样本量、决策界限及最小遗憾。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称本文作为续篇处理此前未讨论的三种情形，并评论与序贯抽样、临床试验模型及效率问题的联系。
- 阅读关注点
- 应核对三种新增情形、渐近极限的设定、遗憾的定义，以及抽样成本如何决定阶段样本量与接受拒绝界限。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；三种情形及渐近公式未列出，亦不能由续篇摘要推断前篇结果或临床试验适用性。
原文摘要
Summary The paper is a continuation of a paper by the same authors. The model is based on a differentiable prior distribution, a linear loss function, an asymptotically normal sampling distribution and sampling costs proportional to the sample size. Asymptotic expressions are derived for sample sizes, acceptance and rejection criteria and the minimum regret for some k-stage sampling and decision procedures. In the present paper three cases not considered in the previous paper are treated. Some comments on the relation to sequential sampling, the relation to models for clinical trials and efficiency problems are also given.