[計劃] 序列分析；[統計] 序貫分析；逐次分析
Sequential analysis USES statistical modeling to detect patterns in data.
順序分析使用統計建模來檢測數據中的模式。
CONCLUSION: The dual index sequential analysis enables us to distinct two or more herb's IR fingerprint.
結論：利用共有峰率和變異峰率雙指标序列分析法可以對兩個或多個中藥樣品進行方便可靠的鑒别。
At present, there are two hypothesis test problems involved in two SPRTs in sequential analysis research.
目前的序貫分析研究中，有兩個假設檢驗問題涉及到了兩次SPRT方法。
The sequential analysis is applicable to, besides the study of main components in oil shales, biomineralization research.
除用于油頁岩中主要組分的賦存狀态研究外，該分析方法亦適用于生物成礦作用研究。
Analysis and modeling are made for the boring error by using time sequential analysis way, and corresponding ar error model is established.
用時間序列分析方法對镗削加工誤差進行了分析和建模，建立了相應的AR誤差模型。
在統計學領域，"sequential analysis"（序貫分析）指在數據收集過程中逐步進行統計檢驗的方法，研究者根據中間結果動态調整樣本量或終止實驗。該方法由數學家亞伯拉罕·瓦爾德（Abraham Wald）在1947年提出，最初用于解決二戰期間軍工産品的質量檢測效率問題，通過《Sequential Analysis》專著奠定了理論基礎。
該方法的核心特點是允許在每次新增觀測數據後重新評估統計顯著性，相比傳統固定樣本量設計，可平均減少30%-50%的樣本需求。其數學基礎體現在序貫概率比檢驗（SPRT）公式中：
$$ begin{aligned} Lambdan &= prod{i=1}^n frac{f_1(x_i)}{f_0(x_i)} text{當 } Lambda_n geq B &Rightarrow text{拒絕}H_0 Lambda_n leq A &Rightarrow text{接受}H_0 end{aligned} $$
其中$f_0$和$f_1$分别代表零假設和備擇假設的概率密度函數，邊界值$A,B$通過預設的顯著性水平和檢驗效能确定。當前該方法已拓展至醫學臨床試驗（如FDA新藥審批）、工業質量控制（ISO 2859-1标準）和機器學習模型訓練等20餘個領域。
Sequential Analysis（序貫分析/序列分析）是一個統計學和行為科學中的術語，指按順序或時間序列對數據進行動态分析的方法，常用于檢驗事件或行為之間的關聯性及統計顯著性。以下是詳細解釋：
詞源解析：
中文譯法：
常見翻譯包括“序貫分析”“序列分析”“逐次分析”等，具體譯名因領域而異。
統計與質量控制：
在數據收集過程中逐步分析，根據中間結果決定是否繼續抽樣，常用于醫學試驗或工業檢測。
示例：IBM曾用該方法判斷事件序列是否預示更嚴重問題。
行為科學：
如滞後序列分析（LSA），檢驗行為之間的順序關系及統計顯著性，例如研究交互行為中的依賴模式。
計算機與語言學：
用于序列數據建模（如自然語言處理中的時序分析）。
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