| rdfs:comment
| - In statistics, sequential analysis or sequential hypothesis testing is statistical analysis where the sample size is not fixed in advance. Instead data are evaluated as they are collected, and further sampling is stopped in accordance with a pre-defined stopping rule as soon as significant results are observed. Thus a conclusion may sometimes be reached at a much earlier stage than would be possible with more classical hypothesis testing or estimation, at consequently lower financial and/or human cost. (en)
- En statistique, l'analyse séquentielle ou le test d'hypothèse séquentiel est une analyse statistique où la taille de l'échantillon n'est pas fixée à l'avance. Plutôt, les données sont évaluées au fur et à mesure qu'elles sont recueillies, et l'échantillonnage est arrêté selon une règle d'arrêt prédéfinie, dès que des résultats significatifs sont observés. Ainsi, une conclusion peut parfois être atteinte à un stade beaucoup plus précoce que ce qui serait possible avec des tests d'hypothèse ou des estimations plus classiques, à un coût financier ou humain par conséquent inférieur. (fr)
- Analiza sekwencyjna – technika statystyczna pozwalająca realizować badanie etapowo, i przerwać je gdy tylko jedna z wykaże, że zebrane do tego momentu wyniki wystarczają do potwierdzenia hipotezy badawczej. (pl)
- Статистический последовательный анализ — раздел математической статистики, изучающий статистические методы, основанные на последовательной выборке, формируемой в ходе статистического эксперимента. Наблюдения производятся по одному (или, более общим образом, группами) и анализируются в ходе самого эксперимента с тем, чтобы на каждом этапе решить, требуются ли ещё наблюдения (решение о продолжении эксперимента) или наблюдений уже достаточно (решение об остановке эксперимента). Когда эксперимент остановлен, заключительное статистическое решение принимается на основе всех наблюденных в эксперименте данных. Таким образом, объём последовательной выборки (общее число наблюдений, используемое для принятия статистического решения) является случайной величиной, вследствие чего, помимо обычных характ (ru)
- Послідовний аналіз — метод одержування статистичних висновків, у якому число випробувань не фіксується наперед, а визначається в процесі самих випробувань за їхніми результатами. Дає змогу значно зменшити середнє число випробувань порівняно з методом вибірки фіксованого об'єму при тій же вірогідності статистичного висновку. Послідовний аналіз створив у 1944 році американський математик А. Вальд. Послідовний аналіз використовується в статистичній радіолокації, послідовному контролі виробництва, випробуванні виробів на довговічність та багатьох інших випадках. (uk)
|
| has abstract
| - En statistique, l'analyse séquentielle ou le test d'hypothèse séquentiel est une analyse statistique où la taille de l'échantillon n'est pas fixée à l'avance. Plutôt, les données sont évaluées au fur et à mesure qu'elles sont recueillies, et l'échantillonnage est arrêté selon une règle d'arrêt prédéfinie, dès que des résultats significatifs sont observés. Ainsi, une conclusion peut parfois être atteinte à un stade beaucoup plus précoce que ce qui serait possible avec des tests d'hypothèse ou des estimations plus classiques, à un coût financier ou humain par conséquent inférieur.
* Portail des probabilités et de la statistique (fr)
- In statistics, sequential analysis or sequential hypothesis testing is statistical analysis where the sample size is not fixed in advance. Instead data are evaluated as they are collected, and further sampling is stopped in accordance with a pre-defined stopping rule as soon as significant results are observed. Thus a conclusion may sometimes be reached at a much earlier stage than would be possible with more classical hypothesis testing or estimation, at consequently lower financial and/or human cost. (en)
- Analiza sekwencyjna – technika statystyczna pozwalająca realizować badanie etapowo, i przerwać je gdy tylko jedna z wykaże, że zebrane do tego momentu wyniki wystarczają do potwierdzenia hipotezy badawczej. W odróżnieniu od niezaplanowanego „podglądania danych”, które jest nadużyciem metodologicznym, i podwyższa ryzyko błędnego uznania fałszywej hipotezy za prawdziwą (popełnienia błędu I rodzaju), analiza sekwencyjna uwzględnia poprawki na wielokrotne testowanie danych, dzięki czemu kontroluje błąd I rodzaju na nominalnym poziomie istotności. Zatrzymanie pobierania danych następuje zgodnie z predefiniowaną obserwacji. Wniosek można dzięki temu postawić często wcześniej niż w klasycznym podejściu testowania hipotez statystycznych lub estymacji, co zmniejsza koszty badania. Jest to szczególnie użyteczne w obszarach, w których uzyskanie każdej obserwacji jest wyjątkowo drogie, niebezpieczne, lub w inny sposób trudne – np. w wieloletnich medycznych badaniach klinicznych. (pl)
- Послідовний аналіз — метод одержування статистичних висновків, у якому число випробувань не фіксується наперед, а визначається в процесі самих випробувань за їхніми результатами. Дає змогу значно зменшити середнє число випробувань порівняно з методом вибірки фіксованого об'єму при тій же вірогідності статистичного висновку. Послідовний аналіз створив у 1944 році американський математик А. Вальд. Послідовний аналіз використовується в статистичній радіолокації, послідовному контролі виробництва, випробуванні виробів на довговічність та багатьох інших випадках. При використанні методу послідовного аналізу Вальда математична обробка результатів виконується не після завершення серії дослідів, а після кожного досліду. У результаті цієї обробки з’ясовується, чи можна прийняти одну з конкуруючих гіпотез (і яку саме) або продовжити дослідження. Число необхідних спостережень при цьому у середньому втричі менше, ніж при класичному аналізі. Вальд показав, що при завданні похибки першого роду α і похибки другого роду β, можна отримати у координатах Σуі – nу три області, як показано на рис. (uk)
- Статистический последовательный анализ — раздел математической статистики, изучающий статистические методы, основанные на последовательной выборке, формируемой в ходе статистического эксперимента. Наблюдения производятся по одному (или, более общим образом, группами) и анализируются в ходе самого эксперимента с тем, чтобы на каждом этапе решить, требуются ли ещё наблюдения (решение о продолжении эксперимента) или наблюдений уже достаточно (решение об остановке эксперимента). Когда эксперимент остановлен, заключительное статистическое решение принимается на основе всех наблюденных в эксперименте данных. Таким образом, объём последовательной выборки (общее число наблюдений, используемое для принятия статистического решения) является случайной величиной, вследствие чего, помимо обычных характеристик качества статистического вывода (вероятностей ошибки в проверке гипотез, среднеквадратической ошибки в точечном оценивании и т. п.) имеет ещё одну характеристику: средний объём выборки. Поскольку (традиционные) статистические процедуры, основанные на простой случайной выборке фиксированного объёма, являются частным случаем последовательных процедур, последовательные методы предоставляют большую гибкость в проведении статистического эксперимента, и потому во многих случаях более эффективны, чем традиционные статистические процедуры, с точки зрения среднего объёма наблюдений. Широко известным примером эффективного последовательного метода является (критерий Вальда) в проверке гипотез. (ru)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)