The Effect of Simulation Order on Level Accuracy and Power of Monte Carlo Tests
模拟阶数对 Monte Carlo 检验水平精度与功效的影响AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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模拟阶数对 Monte Carlo 检验水平精度与功效的影响
- 研究问题
- Monte Carlo 检验相较于对应渐近检验，能否降低名义水平与真实水平的偏差，并在模拟次数固定时仍识别局部备择？
- 方法与思路
- 作者用统一论证处理有无干扰参数的参数问题及非参数问题，考察渐近枢轴统计量下的水平误差与固定模拟次数的功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在相应条件下 Monte Carlo 检验的水平误差阶数优于对应渐近检验，且模拟次数固定时仍能区分所述局部备择。
- 阅读关注点
- 应核对模拟阶数与次数的定义、渐近枢轴性和其他必要条件，以及水平误差比较、固定模拟次数功效结论的精确表述。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；局部备择距离的指数排版不清，需查原 PDF；摘要未列完整条件或有限样本功效数值。
原文摘要
SUMMARY We discuss the effect of simulation order on level accuracy and power of Monte Carlo tests, in a very general setting. Both parametric problems, with or without nuisance parameters, and nonparametric problems are treated by a single unifying argument. It is shown that if the level of a Monte Carlo test is known only nominally, not precisely, then the level error of a Monte Carlo test is an order of magnitude less than that of the corresponding asymptotic test. This result is available whenever the test statistic is asymptotically pivotal, even if the number of simulations is held fixed as the sample size n increases. It implies that Monte Carlo methods are a real alternative to asymptotic methods. We also show that, even if the number of simulations is held fixed, a Monte Carlo test is able to distinguish between the null hypothesis and alternative hypotheses distant n– 1/2 from the null.