Análisis Secuencial por Grupos Incorporando Información de Covariables

En este artículo revisamos los resultados existentes sobre la distribución conjunta de la secuencia de estimaciones del vector de parámetros cuando se ajusta un modelo a datos acumulados y proporcionamos una teoría unificada que explica la estructura de incrementos independientes comúnmente observada en las estadísticas de pruebas secuenciales por grupos. Nuestra teoría abarca modelos lineales normales, incluyendo el caso de observaciones correlacionadas, y los resultados asintóticos se extienden a modelos lineales generalizados y al modelo de regresión de riesgos proporcionales para datos de supervivencia. Los resultados asintóticos se derivan utilizando métodos estándar para el caso no secuencial y se mantienen siempre que estas técnicas no secuenciales sean aplicables en cada análisis individual. En todos los casos, la distribución conjunta de la secuencia de estimaciones de parámetros tiene la misma forma, exactamente o asintóticamente, que la de la secuencia de medias de un número creciente de variables normales independientes e idénticamente distribuidas. Así, nuestros resultados proporcionan la base formal para extender...