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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Information Theory >A dependent data extension of Wald's identity and its application to sequential test performance computation
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A dependent data extension of Wald's identity and its application to sequential test performance computation

机译：Wald身份的相关数据扩展及其在顺序测试性能计算中的应用

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The development of an exponential transformation of measure not restricted to independent identically distributed data is presented for a class of semi-Markov processes known as Markov-additive (MA) process. The MA measure transformation is applied to obtain a new form of the Wald identity. To demonstrate the utility of this extension to MA processes, the application of sequential tests with Markov data to error probability performance analysis is investigated. In particular, it is demonstrated how previous work dealing with robust error probability evaluation in the presence of uncertain serial dependency can be applied to sequential tests.
机译：针对一类称为马尔可夫加法（MA）的半马尔可夫过程，提出了不限于独立的均匀分布数据的度量的指数转换方法。应用MA度量转换以获得Wald身份的新形式。为了证明此扩展对MA流程的实用性，研究了使用马尔可夫数据的顺序测试在错误概率性能分析中的应用。尤其是，它证明了先前在不确定的序列依赖性存在下处理鲁棒错误概率评估的工作如何可以应用于顺序测试。

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