Central Limit Theorems for Doubly Adaptive Biased Coin Designs
双重自适应偏倚硬币设计的中心极限定理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：摘要聚焦自适应试验分配的概率极限理论，未明确研究所列细分中的因果识别或效应估计。
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…
双重自适应偏倚硬币设计的中心极限定理
- 研究问题
- 在依据受试者反应调整治疗分配的设计中，实际分配人数与目标人数之差是否具有渐近正态分布，以支持分配误差的统计分析？
- 方法与思路
- 作者研究采用 Eisele 偏倚硬币设计的分配规则，假设反应为来自标准指数族的独立变量，并通过适当缩放使人数差近似成为鞅。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了实际与目标分配人数之差的渐近正态性，并简要说明该结果在正态情形下 Behrens–Fisher 问题中的应用。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对目标分配人数如何定义和更新、缩放常数如何确定，以及近似鞅论证和中心极限定理分别需要哪些条件。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；分配规则的具体形式、方差表达式和应用效果未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
Asymptotic normality of the difference between the number of subjects assigned to a treatment and the desired number to be assigned is established for allocation rules which use Eisele's biased coin design. Subject responses are assumed to be independent random variables from standard exponential families. In the proof, it is shown that the difference may be magnified by appropriate constants so that the magnified difference is nearly a martingale. An application to the Behrens-Fisher problem in the normal case is described briefly.