Dynamic sampling policy for detecting a change in distribution, with a probability bound on false alarm
满足误报概率界的分布变化检测动态抽样策略AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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满足误报概率界的分布变化检测动态抽样策略
- 研究问题
- 当抽样时点可以动态调整时，如何在限制误报概率的同时检测正态均值由零变为正值，并处理变化后均值未知的情况？
- 方法与思路
- 作者利用可行的动态抽样设计监测方案，针对正态均值向上变化提出检测程序，并分别分析变化后均值已知和未知的最优性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称存在满足误报概率约束的方案；均值已知时程序在常数项以内最优，未知时则具有摘要所述的对数尺度小阶最优性误差。
- 阅读关注点
- 应核对误报概率与常见平均误报时间指标的区别、动态抽样可行性的定义，以及最优性的损失准则、比较类和渐近设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；抽样成本、最优性准则与完整条件未说明，不能把正态均值向上变化的结论推广至任意分布变化。
原文摘要
We show that if dynamic sampling is feasible, then there exist surveillance schemes that satisfy a probability constraint on false alarm. Procedures are suggested for detecting a change of a normal mean from 0 to a (unknown) positive value. These procedures are optimal (up to a constant term) when the post-change mean is known, and almost optimal [up to an $o(\log(1/\alpha))$ term when the post-change mean is unknown.