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      半正態(tài)分布參數(shù)的序貫概率比檢驗(yàn)

      2021-07-09 10:01:22胡宏昌
      大學(xué)數(shù)學(xué) 2021年3期
      關(guān)鍵詞:序貫樣本容量檢驗(yàn)法

      胡宏昌, 王 婧

      (湖北師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖北 黃石435002)

      1 引 言

      序貫分析法是A.Wald在二戰(zhàn)期間為滿足軍火的質(zhì)檢工作而提出的,序貫概率比檢驗(yàn)是序貫分析的重要內(nèi)容之一,其成果豐富(參見文獻(xiàn)[1-4]).文獻(xiàn)[1]對(duì)序貫概率比檢驗(yàn)作了較系統(tǒng)地介紹,給出了在伯努利分布和正態(tài)分布的序貫概率比檢驗(yàn),并且利用隨機(jī)游動(dòng)的性質(zhì)導(dǎo)出序貫概率比檢驗(yàn)(SPRT)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì);文獻(xiàn)[5-6]分別研究了指數(shù)分布和泊松分布中參數(shù)的序貫概率比檢驗(yàn),給出了相應(yīng)情形下序貫概率比檢驗(yàn)平均樣本容量計(jì)算公式,并進(jìn)行了隨機(jī)模擬.

      正態(tài)分布是最重要而又非常常見的分布,由該分布可以產(chǎn)生半正態(tài)分布.關(guān)于半正態(tài)分布的研究成果雖然不能與正態(tài)分布相提并論,但還是存在一些(參見文獻(xiàn)[7-10]),其中文獻(xiàn)[9-10]給出了半正態(tài)分布的相關(guān)結(jié)論.然而,似乎沒有人研究半正態(tài)分布的序貫概率比檢驗(yàn),本文將對(duì)此進(jìn)行初步探討,以便拓寬大學(xué)生在學(xué)習(xí)《概率論》和《數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)》的相關(guān)知識(shí)和視野.

      2 半正態(tài)分布中參數(shù)的序貫概率比檢驗(yàn)

      先給出半正態(tài)分布的定義,然后用SPRT法研究半正態(tài)分布中參數(shù)的檢驗(yàn)問題.

      定義[7]如果隨機(jī)變量X的概率密度為

      其中參數(shù)θ>0,則稱隨機(jī)變量X服從參數(shù)為θ的半正態(tài)分布,簡記為X~HN(θ).

      設(shè)X1,X2,…取自總體X~HN(θ)的一個(gè)樣本,其觀測值為x1,x2,….討論如下簡單的假設(shè)檢驗(yàn)問題:

      H1∶θ=θ1?H2∶θ=θ2(其中不妨設(shè)0<θ1<θ2).

      為此,考慮似然比統(tǒng)計(jì)量

      (1)

      對(duì)于給定的兩個(gè)常數(shù)A,B(0

      則當(dāng)λn≥B時(shí),可得

      (2)

      當(dāng)λn≤A時(shí),可得

      (3)

      于是由(2),(3)式可得停止法則為

      (4)

      3 SPRT的一些性質(zhì)

      性質(zhì)1令Zi=ln(f(Xi,θ2)/f(Xi,θ1)),則存在函數(shù)h=h(θ)≠0使得E(exp{hZ1})=1.

      由介值性定理容易證明下式成立

      由此即可得到E(exp{hZ1})=1.

      性質(zhì)2[1]若存在h=h(θ)≠0使得E(exp{hZ1})=1,則檢驗(yàn)的操作特性函數(shù)的近似公式為

      性質(zhì)3平均樣本容量的近似計(jì)算公式如下:

      證由于EX2=θ2, EX4=3θ4(參見文獻(xiàn)[7]),所以

      (5)

      (6)

      (7)

      這里Eθ1τ*, Eθ2τ*由下面四種情形確定:

      (8)

      (9)

      其中

      (10)

      (11)

      其中

      4 模擬算例

      下面舉出一例將SPRT法與Neyman-Pearson檢驗(yàn)法所需平均樣本容量進(jìn)行比較,說明前者優(yōu)于后者.

      取θ1=1.0,θ2=1.2,在給定的檢驗(yàn)水平下SPRT法所需要的平均樣本容量的近似值見表1、表2及表3.

      表1 Eθ1τ*的近似值

      表2 Eθ2τ*的近似值

      表3 Eτ*的近似值

      為了說明SPRT法的優(yōu)越性,將其平均樣本容量(見表3)與使用Neyman-Pearson檢驗(yàn)法時(shí)所需要的平均樣本容量n(見下表4)相比較(見表5).為此,先給出n的表達(dá)式.

      表4 N-P檢驗(yàn)法下的最優(yōu)樣本容量

      表5 SPRT平均樣本量與N-P檢驗(yàn)法的最優(yōu)樣本容量之比

      由中心極限定理得

      從而經(jīng)計(jì)算可得

      其中uα,u1-β為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù).

      由表5可知,在半正態(tài)分布中,SPRT所得平均樣本量相對(duì)于N-P檢驗(yàn)法最優(yōu)樣本量的占比最少約為36.28%,最多約為46.93%,占比均在35%-50%之間.序貫概率比檢驗(yàn)中所得的平均樣本容量要比固定樣本容量的最優(yōu)檢驗(yàn)所得的樣本量還要少得多,由此可顯現(xiàn)序貫概率比檢驗(yàn)高效的特點(diǎn).

      5 結(jié) 論

      本文考慮了半正態(tài)分布中參數(shù)的序貫概率比檢驗(yàn),主要得到了檢驗(yàn)的停止法則、操作特性函數(shù)和平均樣本容量,并用模擬算例說明了序貫概率比檢驗(yàn)中所得的平均樣本容量要比固定樣本容量的最優(yōu)檢驗(yàn)所得的樣本量還要少得多.這些內(nèi)容將在正態(tài)分布和假設(shè)檢驗(yàn)的教學(xué)中具有指導(dǎo)作用,拓寬高校大學(xué)生的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)和視野.

      致謝本文在參考了陳家鼎教授等十篇文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上完成,采納了審稿專家的寶貴修改意見.為此,對(duì)相關(guān)作者及審稿人表示衷心的感謝!

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