Статистический последовательный анализ — раздел математической статистики , изучающий статистические методы, основанные на последовательной выборке, формируемой в ходе статистического эксперимента. Наблюдения производятся по одному (или, более общим образом, группами) и анализируются в ходе самого эксперимента с тем, чтобы на каждом этапе решить, требуются ли ещё наблюдения (решение о продолжении эксперимента) или наблюдений уже достаточно (решение об остановке эксперимента). Когда эксперимент остановлен, заключительное статистическое решение принимается на основе всех наблюденных в эксперименте данных. Таким образом, объём последовательной выборки (общее число наблюдений, используемое для принятия статистического решения) является случайной величиной , вследствие чего, помимо обычных характеристик качества статистического вывода ( вероятностей ошибки в проверке гипотез , среднеквадратической ошибки в точечном оценивании и т. п.) имеет ещё одну характеристику: средний объём выборки. Поскольку (традиционные) статистические процедуры, основанные на простой случайной выборке фиксированного объёма, являются частным случаем последовательных процедур, последовательные методы предоставляют большую гибкость в проведении статистического эксперимента, и потому во многих случаях более эффективны, чем традиционные статистические процедуры, с точки зрения среднего объёма наблюдений. Широко известным примером эффективного последовательного метода является (критерий Вальда ) в проверке гипотез .

Литература

• Боровков А. А., Математическая статистика. — Новосибирск: Наука; Изд-во Института математики, 1997.
• Вальд А., Последовательный анализ, пер. с англ. — М.: Физматгиз , 1960.
• Леман Э., Проверка статистических гипотез, пер. с англ. — М., 1964.
• Ширяев А. Н. Статистический последовательный анализ. Оптимальные правила остановки. — М.: Наука, 1976