Locally optimal design for comparing two probabilities from binomial data subject to misclassification
误分类二项数据中比较两个概率的局部最优设计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：摘要研究误分类下的统计实验分配，未涉及处理效应识别或经济主体的离散选择模型。
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代码、数据与补充材料
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误分类二项数据中比较两个概率的局部最优设计
- 研究问题
- 当测量存在已知误分类率且不同观测方式成本不同，如何分配实验资源以估计两个总体概率之差？
- 方法与思路
- 作者比较无误差测量、有误差测量及可复核阳性或阴性结果的方案，利用 Elfving 的几何方法推导渐近局部最优分配。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所得分配以测量方式的成本和误差信息为基础，并给出简单且易于推广的几何求解思路。
- 阅读关注点
- 应核对局部设计依赖的参数值、成本与误分类率的已知要求，以及复核方案和推广所需的具体条件。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 摘要；局部与渐近最优不能直接解释为全局或有限样本最优，误差率未知时的处理未说明。
原文摘要
Optimal experimental designs are found for estimating the difference P1−P2 of two population probabilities, using measuring instruments possibly subject to known error rates. The available experiments considered are to measure, for i = 1 or 2, the outcome of a trial on the population i without error, or with error, or with error with the possibility of checking either positive or negative responses. Given that the cost per observation depends on which experiment is carried out, an asymptotically locally optimal allocation is derived in terms of results of Elfving which provide a simple geometrical solution which is easily generalized.