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QuickMMCTest: quick multiple Monte Carlo testing

机译：QuickMMCTest：快速进行多次蒙特卡洛测试

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Multiple hypothesis testing is widely used to evaluate scientific studies involving statistical tests. However, for many of these tests, p values are not available and are thus often approximated using Monte Carlo tests such as permutation tests or bootstrap tests. This article presents a simple algorithm based on Thompson Sampling to test multiple hypotheses. It works with arbitrary multiple testing procedures, in particular with step-up and step-down procedures. Its main feature is to sequentially allocate Monte Carlo effort, generating more Monte Carlo samples for tests whose decisions are so far less certain. A simulation study demonstrates that for a low computational effort, the new approach yields a higher power and a higher degree of reproducibility of its results than previously suggested methods.
机译：多重假设检验被广泛用于评估涉及统计检验的科学研究。但是，对于这些测试中的许多测试，p值不可用，因此通常使用蒙特卡洛测试（例如置换测试或自举测试）进行近似。本文提出了一种基于汤普森抽样的简单算法来检验多个假设。它适用于任意多个测试程序，尤其是升压和降压程序。它的主要功能是按顺序分配蒙特卡洛工作量，从而产生更多的蒙特卡洛样本用于其决策尚不确定的测试。仿真研究表明，与以前建议的方法相比，该新方法以较低的计算量产生了更高的功效和更高的结果可重复性。

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