Optimal allocation of observations for partitioning a set of normal populations in comparison with a control
与对照比较并划分多个正态总体的最优观测分配AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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与对照比较并划分多个正态总体的最优观测分配
- 研究问题
- 多个实验总体同时与对照总体比较时，应如何分配观测数量，以及不同分类决策目标是否产生相同的最优分配？
- 方法与思路
- 作者比较两种最优准则：最小化被误分类总体数量的期望，以及最大化正确决策概率，并分析总样本量增大时的关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两种准则给出的最优分配规则不同，但随着总样本量增大渐近等价，揭示了决策目标与样本分配之间的联系。
- 阅读关注点
- 应核对总体划分和正确决策的定义、正态模型的具体设定，以及最优规则的求解方式和渐近等价所需条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；具体分配公式、方差设定和渐近条件未说明，不能推出有限样本下两种规则可互换。
原文摘要
The optimal allocation of observations when several experimental populations are simultaneously compared with a control is discussed. Two optimal rules are considered: to minimize the expected number of populations misclassified and to maximize the probability of a correct decision. It is shown that these two rules are different, but that they are asymptotically equivalent as the total sample size becomes large.