抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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多くの実用的タスクは,いくつかのパラメータθ ̄*を推定する試みにおいて,サイズNの有限母集団から置換(WoR)なしで逐次サンプリングを含む。このプロセスを通しての不確実性を正確に定量化することは,非自明なタスクであるが,収集サンプルを停止し,結果を確実に報告するとき,しばしば決定されるので,必要である。θ ̄*に対する信頼配列(CS)を設計するための一連のツールを提示した。CSは,サイズで収縮する一連の信頼集合(C_n)_n=1 ̄Nであり,すべては,高い確率で同時にθ ̄*を含む。グランドトルースの後部の先の比がマーンゲールであるという事実に基づいて,Bayesツールを用いて頻繁なCSを構築するための一般的なアプローチを示した。次に,文献の以前の限界を改善し,WoRサンプリングの利点を明示的に定量化する,WoRサンプリングのためのHoeffding-および経験的-Bernstein型時間均一CSsおよび固定時間信頼区間を提示した。【JST・京大機械翻訳】
