An Asymptotically Bayes Sequential Test for Comparing Two Normal Means
比较两个正态总体均值的渐近贝叶斯序贯检验AI 解读 ↓
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比较两个正态总体均值的渐近贝叶斯序贯检验
- 研究问题
- 当两个正态总体的抽样成本不同且依赖均值差时，如何通过序贯抽样判断均值差的正负，并控制贝叶斯决策代价？
- 方法与思路
- 作者采用贝叶斯设定，求出继续抽样区域的渐近形状，据此构造渐近贝叶斯检验，并与两种序贯概率比检验模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称作者证明所提检验的若干渐近最优性质，并通过计算机模拟比较不同序贯方法，但未报告具体比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对先验与抽样成本的设定、渐近分析采用的极限、停止和抽样规则，以及各项最优性所使用的评价准则。
- 阅读边界
- 仅依据 Crossref 摘要；先验、方差处理、最优性条件和模拟数值未提供，不能判断该检验在一般成本结构下的表现。
原文摘要
Summary We consider sequential tests to decide whether the difference between the means of two normal populations is negative or positive. A Bayesian formulation is adopted, with costs of sampling which differ for the two populations and depend on the difference between the means. The asymptotic “shape”, in the sense of Schwarz (1962), of the Bayes continuation region is found, and this is used to derive an asymptotically Bayes test. A number of asymptotic optimality properties of this test are proved, and it is compared by computer simulation with a two-population SPRT and a truncated generalized two-population SPRT.