Parameter Estimation Following Group Sequential Hypothesis Testing
组序贯假设检验后的参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要属于序贯检验后的通用参数估计理论，未直接涉及所列经济计量细分方向。
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组序贯假设检验后的参数估计
- 研究问题
- 组序贯检验包含多次中期分析时，如何调整检验后的参数估计，以处理停止规则可能带来的估计偏差？
- 方法与思路
- 作者研究已知方差正态均值的估计，按均值最大似然估计对样本空间排序，并将排序方法扩展到组样本量随机的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提排序在多种组序贯设计中得到较有利的估计表现，并提供处理两次分析之间随机入组人数的调整。
- 阅读关注点
- 应核对样本空间排序的定义、检验与区间估计的对应关系，以及比较采用的偏差、风险或其他性能标准。
- 阅读边界
- 所给OpenAlex索引摘要未注明稿件版本，研究范围明确限于已知方差正态均值；比较指标、具体设计和数值结果未提供。
原文摘要
Parameter estimation techniques which fail to adjust for the interim analyses of group sequential test designs will introduce bias in much the same way that the repeated use of single sample hypothesis testing causes inflation of the type one statistical error rate. Methods based on the duality of hypothesis testing and interval estimation require definition of an ordering for the outcome space for the test statistic. In this paper, estimation following a group sequential hypothesis test for the mean of a normal distribution with known variance is investigated. A proposed ordering of the sample space based on the maximum likelihood estimate of the mean is found to result in estimates which compare favourably with estimates computed from orderings investigated by Tsiatis, Rosner & Mehta (1984) and Chang & O'Brien (1986) for a variety of group sequential designs. The proposed ordering is then adapted for use when the sizes of groups accrued between analyses is random.