sequential analysis - hypothesis testing and changepoint detect

顺序分析是一种统计推断方法，它用于在观察到数据的同时进行假设检验和变点检测。它的独特之处在于，它不要求先收集所有数据，而是以顺序的方式逐步分析数据，以便在某个阶段或时间点就可以得出结论。

在假设检验中，顺序分析可以帮助我们在不浪费过多实验资源的情况下，尽快获得准确的结论。它通过不断观察数据，并在每个观察时刻计算累积值以判断是否接受或拒绝原假设。与传统的假设检验方法相比，顺序分析具有早期停止的优势，可以快速发现显著结果并减少不必要的实验成本。

而在变点检测中，顺序分析可以帮助我们确定数据中的转折点或突变点。这些转折点可能表示数据的分布参数或特征发生了改变。顺序分析通过不断观察数据并计算序列的累积值，从而可以检测到这些转折点。这种方法可以用于监测质量控制、金融市场分析和环境监测等领域，在实时数据分析中具有重要作用。

需要注意的是，顺序分析的缺点是可能引入更高的错误率，特别是在研究样本较小时。因此，在使用顺序分析时，需要根据实验需求和数据特点进行谨慎的设计和分析。