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Dual Interpretation of Flexible Binomial Two-stage Plans with Kuhn-Turker Arguments
Ko, Seoung-gon,Yang, Wan-youn,Won, Tai-yon 중앙대학교 통계연구소 1997 統計論文集 Vol.- No.4
지속적인 임상실험에서 유일 중간 분석에서 사용될 수 있는 신축 2단계 검정법을 소개한다. 이 검정법은 베이지안과 네이만-피어슨적인 관점에서 동시에 최적성을 논의할 수 있는데, 주어진 오류 확률하에서 평균 기대 표본수가 최적화된다는 면에서 네이만-피어슨적 해석이 가능하고, 표본 추출 비용과 오류비용이 포함된 베이지안 위험함수를 최소화한다는 점에서 베이지안적 해석 또한 가능하다고 할 수 있다. 이에 대한 이론적 배경과 정확한 이항 확률값을 이용한 신축 2 단계 검정법의 설정 밥법과 예제를 제시하였다. We consider flexible two-stage plans served as one-step interim analysis in on-going clinical trials. The proposed plans are optimal simultaneously in both a Bayes and a Neyman-Pearson sense. The Neyman-Pearson interpretation is that average expected sample size is being minimized, subject just to the two overall error rates αand β, respectively of first and second kind. The Bayes interpretation is that Bayes risk, involving both sampling cost and wrong decision losses, is being minimized. And application of this correspondence are given by using and exact binomial setting.
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Ko, Seoung-gon The Korean Statistical Society 2000 Journal of the Korean Statistical Society Vol.29 No.4
Ko(1998, 1999) proposed certain flexible two-stage plans that could be served as one-step interim analysis in on-going clinical trials. The proposed Plans are optimal simultaneously in both a Bayes and a Neyman-Pearson sense. The Neyman-Pearson interpretation is that average expected sample size is being minimized, subject just to the two overall error rates $\alpha$ and $\beta$, respectively of first and second kind. The Bayes interpretation is that Bayes risk, involving both sampling cost and wrong decision losses, is being minimized. An example of this correspondence are given by using a binomial setting.
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