Surveillance Strategies for Detecting Changepoint in Incidence Rate Based on Exponentially Weighted Moving Average Methods
基于指数加权移动平均的发生率变点监测策略AI 解读 ↓
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基于指数加权移动平均的发生率变点监测策略
- 研究问题
- 在离散时点监测系统时，如何及时发现单位暴露量事件发生率的上升，并用适合不同应用的指标评价监测策略？
- 方法与思路
- 作者使用指数加权移动平均检测发生率上升，研究期望延迟、失控平均运行长度及成功检测概率，并推导这些指标的解析界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称为多种监测评价指标提供解析界，且大量模拟显示在权重参数较大时，这些界的表现较好，但未给出具体数值。
- 阅读关注点
- 应核对事件发生与暴露量的建模方式、报警阈值和权重的选取，以及解析界的方向、适用条件与误报控制方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未说明变化形式和分布条件，也未量化大权重下解析界的准确程度。
原文摘要
Surveillance is a major issue in the today's world. The need to develop adequate surveillance strategies is genuine in many spheres of human activity. In this article we focus on a specific problem of surveillance and discuss some related statistical issues. This specific problem deals with a possible change in the incidence rate of an event (to a higher value) when a system is studied at discrete time points. We apply the exponentially weighted moving average methods for detecting an increased incidence rate per exposure unit of an event. Different measures of evaluation, suitable in different types of applications, such as the expected delay, out-of-control average run length, and probability of successful detection, are studied. Analytical bounds are provided for those measures of evaluation. Results from intensive simulations indicate that the analytical bounds perform fairly well when the weight parameter is large.