Strategic two-sample test via the two-armed bandit process
通过双臂老虎机过程构造策略性两样本检验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：摘要讨论一般两样本检验，双臂老虎机构造本身不足以确定因果推断或其他所列方向。
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…
通过双臂老虎机过程构造策略性两样本检验
- 研究问题
- 针对两总体参数之差是否超过预设正等价界的问题，能否通过策略性整合样本提高两样本检验的功效？
- 方法与思路
- 作者利用双臂老虎机过程组织数据，结合经典中心极限定理与大数定律构造策略相关统计量，并用非线性极限理论分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提统计量在原假设下更集中、备择下更分散，从而提高功效；模拟和真实示例为这一主张提供支持。
- 阅读关注点
- 应核对假设方向与等价界定义、策略如何使用数据、渐近分布的校准方式，以及功效比较是否在同等检验水平下进行。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断策略限制、水平控制与功效优势的完整条件；模拟设置及刊本变化未说明。
原文摘要
Abstract This study aims to improve the power of two-sample tests by analysing whether the difference between two population parameters is larger than a prespecified positive equivalence margin. The classic test statistic treats the original data as exchangeable, while the proposed test statistic breaks the structure and proposes employing a two-armed bandit process to strategically integrate the data and thus a strategy-specific test statistic is constructed by combining the classic CLT with the law of large numbers. The developed asymptotic theory is investigated by using nonlinear limit theory in a larger probability space and relates to the ‘strategic CLT’ with a clearly defined density function. The asymptotic distribution demonstrates that the proposed statistic is more concentrated under the null hypothesis and less concentrated under the alternative than the classic CLT, thereby enhancing the testing power. Simulation studies provide supporting evidence for the theoretical results and portray a more powerful performance when using finite samples. A real example is also added for illustration.