A TOW-SAMPLE MULTIPLE DECISION PROCEDURE FOR RANKING MEANS OF NORMAL POPULATIONS WITH A COMMON UNKNOWN VARIANCE
共同方差未知时正态总体均值排序的两次抽样多重决策程序AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
共同方差未知时正态总体均值排序的两次抽样多重决策程序
- 研究问题
- 当多个正态总体具有共同但未知的方差时，如何通过多重决策程序按总体均值排序，并评估所需样本量？
- 方法与思路
- 作者提出Stein型两次抽样程序，并提供便于两个或三个总体排序的表格，同时图示比较不同程序的期望样本量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该程序处理共同方差未知的排序问题；所给表格也可用于方差比任意但已知的情况，并简化实际计算。
- 阅读关注点
- 应核对两次抽样之间的样本量决定规则、正确排序概率要求、均值间隔设定，以及表格适用的总体数和方差条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要；决策保证、样本量公式和比较结果未说明，不能外推到方差比未知的不等方差情形。
原文摘要
A multiple decision approach to the problem of ranking populations according to their population means has been formulated by Bechhofer (1954). A single-sample solution to this problem was presented by him for the case of normal populations with known variances. In the present paper the case of normal populations with unknown equal variances is considered. A two-sample procedure is proposed as a solution to the latter problem; this procedure is of the type used by Stein (1945) for obtaining a test of Student's hypothesis with power independent of the variance. Tables are available which enable the experimenter to apply this procedure with little computational effort to the ranking of two or three populations with unknown but equal variances. The same tables can be used when the variance ratios are arbitrary and known. Graphic comparisons of the expected sample size are made for the single-sample and two-sample procedures.