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【24h】

Empirically Relevant Critical Values for Hypothesis Tests: A Bootstrap Approach.

机译:假设检验的经验相关的临界值:一种引导方法。

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摘要

Tests of statistical hypotheses can be based on either of two critical values: the Type I critical value or the size-corrected critical value. The former usually depends on unknown population parameters and cannot be evaluated exactly in applications, but it can often be estimated very accurately by using the bootstrap. The latter does not depend on unknown population parameters but is likely to yield a test with low power. The critical values used in most Monte Carlo studies of the powers of tests are neither Type I nor size-corrected. They are irrelevant to empirical research.
机译:统计假设的检验可以基于两个临界值之一:I型临界值或尺寸校正的临界值。前者通常取决于未知的总体参数,无法在应用程序中进行准确评估,但通常可以通过使用引导程序非常准确地进行估算。后者不依赖于未知的总体参数,但可能会产生低功耗的测试。在大多数蒙特卡洛研究的功效研究中使用的临界值既不是I型的也不是尺寸校正的。它们与实证研究无关。

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