Asymptotic Inference from Sequential Design in a Nonlinear Situation
非线性情形下序贯设计的渐近推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非线性情形下序贯设计的渐近推断
- 研究问题
- 在一般线性模型的序贯设计中，基于重复抽样原则构造的非线性参数置信域是否渐近有效，设计能否收敛到最优设计？
- 方法与思路
- 作者对序贯设计下的非线性参数推断进行渐近分析，同时研究参数估计的一致性和序贯设计向最优设计的收敛。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明置信域渐近有效，肯定回答估计一致性与设计收敛问题，并为先前研究中的一个经验发现提供理论解释。
- 阅读关注点
- 应核对序贯设计的更新规则、非线性参数的定义、置信域构造，以及最优设计的准则和各项收敛结果的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出设计与推断所需条件，不能将结论推广到任意自适应采样或停止规则。
原文摘要
It is shown that confidence regions for nonlinear parameters constructed by the repeated-sampling principle, are asymptotically valid for sequential designs in general linear models. The related questions of consistency of parameter estimators and convergence of sequential design to an optimal design are answered positively. An empirical finding of Ford & Silvey (1980) is given a theoretical justification.