An improved method for deriving optimal one-sided group sequential tests
推导最优单侧成组序贯检验的改进方法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：摘要讨论一般正态响应下的序贯检验设计，未提供与所列经济计量细分方向直接对应的证据。
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代码、数据与补充材料
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推导最优单侧成组序贯检验的改进方法
- 研究问题
- 对于正态响应的单侧成组序贯检验，如何最小化期望样本量，并在组规模无法预先确定时构造接近最优的检验？
- 方法与思路
- 作者在单个均值取值或对正态密度积分的目标下优化期望样本量，并通过最优检验的误差支出函数插值处理未知组规模。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法比所比较的既有方法更快、更稳定，可求解多达二百组的情形，并在组数较少时优化组规模的选择。
- 阅读关注点
- 应核对优化所受的错误概率约束、目标均值或积分密度的选择、数值求解步骤，以及插值构造的近似最优性依据。
- 阅读边界
- 所据为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；数值稳定性证据、误差控制条件及近似最优程度未说明，不能推广到非正态响应。
原文摘要
SUMMARY We derive one-sided group sequential tests for normal responses which minimize expected sample size; minimization is at a single value of the normal mean or integrated with respect to a normal density. The methods employed are much faster and also numerically more stable than those of Jennison (1987). They provide solutions for cases with as many as 200 groups and, for small numbers of groups, facilitate optimization over the choice of group sizes. We present a new method for constructing near-optimal tests when group sizes are unpredictable, based on interpolating the error spending function of an optimal test with a large number of groups.