Análisis secuencial estadístico

El análisis secuencial estadístico  es una rama de la estadística matemática que estudia métodos estadísticos basados ​​en una muestra secuencial formada durante un experimento estadístico. Las observaciones se hacen una a la vez (o, más generalmente, en grupos) y se analizan durante el transcurso del experimento para decidir en cada etapa si se requieren más observaciones (decisión de continuar el experimento) o si las observaciones ya son suficientes ( decisión de detener el experimento). Cuando se detiene el experimento, la decisión estadística final se toma en base a todos los datos observados en el experimento. Por lo tanto, el tamaño de una muestra secuencial (el número total de observaciones utilizadas para tomar una decisión estadística) es una variable aleatoria ., por lo que, además de las características habituales de la calidad de la inferencia estadística ( probabilidades de error en la prueba de hipótesis , error estándar en la estimación puntual , etc.) , un procedimiento estadístico secuencial tiene una característica más: el tamaño medio de la muestra. Dado que los procedimientos estadísticos (tradicionales) basados ​​en una muestra aleatoria simple de un tamaño fijo son un caso especial de los procedimientos secuenciales, los métodos secuenciales brindan más flexibilidad en la realización de un experimento estadístico y, por lo tanto, en muchos casos son más eficientes que los procedimientos estadísticos tradicionales en términos del número medio de observaciones. Un ejemplo bien conocido de un método secuencial eficiente es la prueba de razón de probabilidad secuencial (prueba de Wald ) en la prueba de hipótesis .

Literatura

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