Asymptotic Expected Inferior Sample Size of a Sequential Test Involving Two Populations
两总体序贯检验中劣势总体期望样本量的渐近分析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：摘要研究一般两总体序贯检验与抽样效率，未明确对应所列经济或金融细分领域。
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两总体序贯检验中劣势总体期望样本量的渐近分析
- 研究问题
- 比较两个方差为一的正态总体均值时，如何设计对称序贯检验，并尽量减少从均值较低总体抽取的期望观测数？
- 方法与思路
- 作者在两组各自独立同分布的正态观测设定下，提出判断均值大小关系的对称序贯程序，并分析劣势总体样本量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出了劣势总体期望观测数的渐近形式，而且该结果在 Farrell 所定义的意义下达到最优。
- 阅读关注点
- 应核对序贯抽样与停止规则、检验错误约束、渐近极限的具体设定，以及 Farrell 意义下最优性的定义。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；渐近表达、最优性条件和有限样本表现未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
Let $X_1, \cdots$ be i.i.d. $\sim N(\mu_1,1)$ and $Y_1, \cdots$ be i.i.d. $\sim N(\mu_2,1)$. A symmetric sequential procedure for $H_0 : \mu_1 > \mu_2$ vs. $H_1 : \mu_1 < \mu_2$ is proposed in this paper. The expected number of observations taken from the inferior population is given in an asymptotic form, which is optimum in Farrell's sense.