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【24h】

Randomized p-values for multiple testing of composite null hypotheses

机译：用于复合零假设的多重检验的随机p值

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We are considered with the problem of m simultaneous statistical test problems with composite null hypotheses. Usually, marginal p-values are computed under least favorable parameter configurations (LFCs), thus being over-conservative under non-LFCs. Our proposed randomized p-value leads to a tighter exhaustion of the marginal (local) significance level. In turn, it is stochastically larger than the LFC-based p-value under alternatives. While these distributional properties are typically nonsensical for m=1, the exhaustion of the local significance level is extremely helpful for cases with m>. 1 in connection with data-adaptive multiple tests as we will demonstrate by considering multiple one-sided tests for Gaussian means.
机译：我们考虑了带有复合零假设的m个同时统计检验问题。通常，边际p值是在最不理想的参数配置（LFC）下计算的，因此在非LFC下过于保守。我们提出的随机p值会导致边际（局部）显着性水平更加用尽。反过来，它比其他选择下基于LFC的p值大得多。虽然这些分布特性通常对于m = 1而言是荒谬的，但局部重要性水平的耗尽对于m>的情况非常有帮助。 1与数据自适应多重测试有关，我们将通过对高斯方法考虑多个单面测试来证明这一点。

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