Abstract-Problemet med flera hypotes testning med observationskontroll beaktas i både fast provstorlek och sekventiella inställningar. I den fasta provstorleksinställningen, för binära hypotestester, motsvarar den optimala exponenten för den maximala felsannolikheten den maximala Chernoff-informationen över valet av kontroller, och en ren stationär öppen-loop-kontrollpolicy är asymptotiskt optimal inom den större klassen av alla kausala kontrollstrategier. För multihypotes testning i fast provstorlek inställning, nedre och övre gränser på den optimala fel exponenten härleds. Det visas också genom ett exempel med tre hypoteser att den optimala politiken för orsakskontroll kan vara strikt bättre än den optimala politiken för kontroll av öppna kretslopp. I den sekventiella inställningen, ett test baserat på tidigare arbete av Chernoff för binära hypotes testning, visas vara första ordningen asymptotiskt optimal för multihypotes testning i stark mening, med hjälp av begreppet beslutsfattande risk i stället för den totala sannolikheten för fel. Ett annat test är också utformat för att möta hårda riskbegränsningar samtidigt som asymptotisk optimalitet bibehålls. Den roll som tidigare information och randomisering har när det gäller att utforma en optimal kontrollpolitik diskuteras. Index Terms-Chernoff information, kontrollerad avkänning, utformning av experiment, detektion och uppskattning teori, fel exponent, hypotes testning, Markov beslutsprocess.
I REF, Nitinawarat m.fl. Övervägd M-är aktiv hypotestestning i både fasta provstorlekar och sekventiella inställningar.
Controlled Sensing for Multihypothesis Testing
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}