Sequential tests and estimators after overrunning based on maximum-likelihood ordering
基于最大似然排序的停止后追加数据序贯检验与估计AI 解读 ↓
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基于最大似然排序的停止后追加数据序贯检验与估计
- 研究问题
- 序贯试验达到停止边界后仍有追加数据到达时，如何将这些信息纳入主检验、参数估计与置信区间？
- 方法与思路
- 作者对追加数据后的样本空间作最大似然排序，研究带漂移布朗运动下的连续时间线性边界及离散时间分组序贯边界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法得到主检验的 p 值、中位数无偏估计和置信区间，并以一项基于生存分析的序贯临床试验展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对追加数据产生和纳入分析的机制、样本空间排序规则，以及停止边界和布朗运动设定如何对应实际试验。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；追加数据机制的具体条件与区间覆盖性质未展开，不能推广到任意停止规则。
原文摘要
SUMMARY Often in sequential trials some additional data become available after a stopping boundary has been reached. A method for incorporating such information from overrunning is developed, based on a maximum-likelihood ordering of the sample space after overrunning. This yields a p-value for the primary test and a median-unbiased estimator and confidence intervals for the parameter under test. The context is that of observing a Brownian motion with drift, with either linear stopping boundaries in continuous time or discrete-time group-sequential boundaries. The methods apply to many clinical trials and are exemplified with data from a survival-analysis-based sequential clinical trial.