Compound poisson disorder with general prior and misspecifiedwiener disorder problem

Bileşik Poisson veya Wiener süreçleriyle modellenen bir sistem için, model parametrelerinin bilinmeyen ve gözlenemeyen bir zamanda değiştiğini varsayalım. Bileşik Poisson süreci için bunlar varış hızı ve işaret dağılımıyken, Wiener süreci için sürüklenme parametresidir. Karar vericinin, düzensizlik öncesi ve sonrası süreç parameterlerini, aynı zamanda düzensizlik ön dağılımını bildiğini kabul edelim. Bu durumda, bir Bayes ceza fonksiyonunu en iyileyen bir durma kuralı bulmaya sırasıyla bileşik Poisson ve Wiener düzensizlik problemi adı verilir. Bileşik Poisson problemi için, daha önce çalışılmış üstel ve düzenli ön dağılımlar yerine, karar verenin düzensizlik zamanı hakkında daha çok genel bilgi sahibi olduğu genel bir ön dağılımı değerlendiriyoruz. Wiener problemi içinse karar vericinin problem parametrelerini yanlış belirttiği, üstel ön dağılımlı varlık-satış problemini yeniden inceliyoruz. Her iki durumda da orijinal problemler en iyi durma problemlerine indirgenmektedir. İlk durumda zaman ayrıklaştırma ve ardışık yakınsamalar, ikinci durumdaysa Markov zinciri yakınsaması ve Monte Carlo simülasyonları metodlarını kullanıyoruz. En hızlı tespit kurallarını veriyor ve çeşitli sayısal örnekleri tartışıyoruz.