Detecting a Change of a Normal Mean by Dynamic Sampling with a Probability Bound on a False Alarm
具有误报概率界的动态抽样正态均值变化检测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…
具有误报概率界的动态抽样正态均值变化检测
- 研究问题
- 允许动态调整抽样时，能否同时控制误报概率并保持真实变化的期望检测延迟有界，正态均值变化下如何设计程序？
- 方法与思路
- 作者研究动态抽样监控方案，在正态均值变化情形探讨最优性并提出程序，再与固定抽样率的既有方法作比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，存在兼具有界误报概率和有界期望延迟的方案；所提程序相较采用平均误报运行长度约束的方法表现有利。
- 阅读关注点
- 应核对动态抽样的可行性与成本、误报概率界和延迟的定义，以及不同约束下比较程序时是否采用可比的资源标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未提供最优性结论、抽样成本或比较数值，不同误报约束下的优势需谨慎解释。
原文摘要
We show that when dynamic sampling is feasible, there exist surveillance schemes for which the probability of a false alarm is bounded and which have a bounded expected delay when detecting a (true) change. In the case of detecting a change of a normal mean, we probe optimality and suggest procedures. These procedures compare favorably to those having a fixed sampling rate which have been developed for an expectation constraint on the average run length until a false alarm.