Core Concepts
単純な二項検定のサンプル複雑性は、事前設定なしまたはベイズ設定で、分布pとqを区別するために必要な最小のi.i.d.サンプル数を特徴付ける。
Abstract
研究は、単純な二項検定のサンプル複雑性に焦点を当てている。
ネイマン・ピアソン補題が最適手法を提供し、その後の作品はエラー確率を完全に特徴づけている。
非漸近的結果はエラー確率の上限と下限を導出しており、これらから厳密なサンプル複雑性が得られることが示唆されている。
サンプル複雑性は事前設定やベイズ設定によって異なり、対称的ではないことが明らかにされている。
Quotes
"ネイマン・ピアソン補題が最適手法を提供します。"
"非漸近的結果はエラー確率の上限と下限を導出しており、これらから厳密なサンプル複雑性が得られることが示唆されています。"