模拟试验

在保证精度的情况下计算蒙特卡罗检验的幂的一种算法。本文提出了一种算法,它为蒙特卡罗测试(如引导测试或置换测试)的能力生成指定长度和覆盖概率的保守置信区间。对于几乎所有的蒙特卡罗测试来说,这是第一种实现这一目标的方法。以前的研究集中于在固定计算量下获得尽可能精确的结果,而没有提供上述意义上的保证精度。我们提出的算法不需要固定的工作量,并且在用户指定长度和覆盖概率的置信区间内运行。我们证明了在实际感兴趣的大多数情况下,算法所需的预期努力是有限的,包括在有限支撑下,$p$-值的分布是绝对连续的或离散的。该算法在CRAN上的R-package simctest中实现。