Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2510.15790

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:2510.15790 (math)
[提交于 2025年10月17日 ]

标题: 对称伯努利假设下序概率比检验最优性的简单几何证明

标题: A Simple Geometric Proof of the Optimality of the Sequential Probability Ratio Test for Symmetric Bernoulli Hypotheses

Authors:Chirag Pabbaraju, Gregory Valiant, Rishi Verma
摘要: 本文重新审视了确定加权硬币偏差的经典问题,其中偏差已知为$p = 1/2 + \varepsilon$或$p = 1/2 - \varepsilon$,同时最小化期望的硬币投掷次数和错误概率。 该问题的最优策略由沃尔德的序贯概率比检验(SPRT)给出,该检验通过将对数似然比与固定阈值进行比较来确定停止时间。 此类结果的经典证明通常依赖于分析性、连续性和非构造性论证。 在本文中,我们提出了一个离散且自包含的证明,证明SPRT在此问题中的最优性。 我们将问题建模为二维(正面,反面)整数格点上的有偏随机游走,并将策略建模为该格点上的标记停止时间。 我们的证明采用直接的贪心方法,展示了如何通过一系列改进贝叶斯风险目标的局部扰动,将任意策略转换为对应于SPRT的最优并行线“差分策略”。
摘要: This paper revisits the classical problem of determining the bias of a weighted coin, where the bias is known to be either $p = 1/2 + \varepsilon$ or $p = 1/2 - \varepsilon$, while minimizing the expected number of coin tosses and the error probability. The optimal strategy for this problem is given by Wald's Sequential Probability Ratio Test (SPRT), which compares the log-likelihood ratio against fixed thresholds to determine a stopping time. Classical proofs of this result typically rely on analytical, continuous, and non-constructive arguments. In this paper, we present a discrete, self-contained proof of the optimality of the SPRT for this problem. We model the problem as a biased random walk on the two-dimensional (heads, tails) integer lattice, and model strategies as marked stopping times on this lattice. Our proof takes a straightforward greedy approach, showing how any arbitrary strategy may be transformed into the optimal, parallel-line "difference policy" corresponding to the SPRT, via a sequence of local perturbations that improve a Bayes risk objective.
评论: 20页
主题: 统计理论 (math.ST) ; 数据结构与算法 (cs.DS)
引用方式: arXiv:2510.15790 [math.ST]
  (或者 arXiv:2510.15790v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.15790
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Chirag Pabbaraju [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 10 月 17 日 16:13:30 UTC (38 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-10
切换浏览方式为:
cs.DS
math
math.ST
stat
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号