Meta-Analysis of Mid- p -Values: Some New Results based on the Convex Order
基于凸序的 mid-p 值元分析新结果AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究离散假设检验与通用结果合并理论，网络安全仅为应用示例，没有足够依据归入所列经济学细分方向。
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代码、数据与补充材料
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基于凸序的 mid-p 值元分析新结果
- 研究问题
- 离散检验的普通 p 值偏保守，而 mid-p 值本身不保守时，如何合并多个检验结果并兼顾错误控制与检验能力？
- 方法与思路
- 作者利用 mid-p 值零分布在凸序下受均匀分布支配的性质，推导其函数的有限样本与渐近界，用于构造合并检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新界允许使用 mid-p 值保守地合并检验结果，并较普通 p 值合并更有检验能力，以网络安全数据展示。
- 阅读关注点
- 应核对凸序性质的适用范围、各合并函数的具体界限，以及检验间依赖条件、错误控制含义和功效比较的设定。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未说明合并公式和依赖假设，不能将合并检验的保守性移用于单个 mid-p 值。
原文摘要
The mid-p-value is a proposed improvement on the ordinary p-value for the case where the test statistic is partially or completely discrete. In this case, the ordinary p-value is conservative, meaning that its null distribution is larger than a uniform distribution on the unit interval, in the usual stochastic order. The mid-p-value is not conservative. However, its null distribution is dominated by the uniform distribution in a different stochastic order, called the convex order. The property leads us to discover some new finite-sample and asymptotic bounds on functions of mid-p-values, which can be used to combine results from different hypothesis tests conservatively, yet more powerfully, using mid-p-values rather than p-values. Our methodology is demonstrated on real data from a cyber-security application.