A New Procedure for Selecting a Subset Containing the Best Normal Population
选择包含最优正态总体的子集的新程序AI 解读 ↓
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选择包含最优正态总体的子集的新程序
- 研究问题
- 对于具有共同已知方差的一组正态总体，如何选择一个子集，使其以规定的最低概率包含最优总体？
- 方法与思路
- 作者定义 fiducial 选择程序，在无差异区设定下分析选择概率，推导界限，并与 Gupta 程序及其修正版比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该程序在无差异区条件下达到规定选择概率，并给出满足要求的最小区间宽度上界及贝叶斯实施思路。
- 阅读关注点
- 应核对最优总体的定义、无差异区的设定、概率保证与上界的条件，以及程序比较采用的评价标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；共同已知方差是明确前提，不能推广至未知或不同方差，比较结果未列出。
原文摘要
A new procedure, called the fiducial procedure, is defined for selecting a subset of a collection of normal populations with common known variance. In the presence of an “indifference zone,” this procedure has probability at least P* of selecting the “best” population. An upper bound is obtained for the smallest indifference zone d* that satisfies the P* condition. Comparisons of relative merit are made between the fiducial procedure, Gupta's (1965) procedure, and an appropriate modified version of Gupta's procedure. Some ad hoc methods are presented for implementing the techniques of the fiducial procedure from a Bayesian approach.