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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Silva, Ivair Ramos | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:31:36Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:31:36Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-02-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-02-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9402 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://link.springer.com/article/10.1007/s11009-017-9586-z | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1007/s11009-017-9586-z | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1017447 | - |
| Descrição: dc.description | Statistical sequential hypothesis testing is meant to analyze cumulative data accruing in time. The methods can be divided in two types, group and continuous sequential approaches, and a question that arises is if one approach suppresses the other in some sense. For Poisson stochastic processes, we prove that continuous sequential analysis is uniformly better than group sequential under a comprehensive class of statistical performance measures. Hence, optimal solutions are in the class of continuous designs. This paper also offers a pioneer study that compares classical Type I error spending functions in terms of expected number of events to signal. This was done for a number of tuning parameters scenarios. The results indicate that a log-exp shape for the Type I error spending function is the best choice in most of the evaluated scenarios. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Direitos: dc.rights | restrito | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sequential probability ratio test | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Expected number of events to signal | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Log-exp alpha spending | - |
| Título: dc.title | Type I error probability spending for post-market drug and vaccine safety surveillancewith poisson data. | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
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