Статистические данные > Методология [представлена 17 марта 2025 года (v1), последний пересмотренный вариант 16 сентября 2026 года (этот вариант, v3)] Название: Целый подход на основе программирования к разработке точных двухвыборных биномиальных тестов с максимальным видом мощности HTML (экспериментальным) резюме: сопоставление биномиальных пропорций является основной задачей в ходе клинических испытаний; однако практикующие специалисты часто используют либеральный тест вероятности или точный тест консерватора Фишера. Чтобы увеличить мощность без ущерба для действительности, мы используем линейную целую программу для построения конечных биномиальных тестов с максимальной энергией. Наш предлагаемый тест Sредняя мощность Кнапсак (APK) находит границы принятия решения, которые обеспечивают максимальную среднюю мощность, гарантируя ее неулучшение в одинаковой степени с точки зрения мощности, и одновременно обеспечивает контроль скорости ошибок типа I через пространство нулевой гипотезы с использованием непрерывности Lipschitz. Наша количественная оценка показывает последовательный точечный прирост энергии в размере до 35% для теста APK по сравнению с точным испытанием Фишера, а также систематическое повышение мощности по отношению к самым современным точно Бергерам и Бусу реализации среднеп-значных и Z-коллективных испытаний. Если сравнить с неточенными процедурами, в которых наблюдается умеренная инфляция погрешности типа I, то точное испытание APK сохраняет сопоставимую…
Целый подход, основанный на программировании для построения точных двухвыборных биномиальных тестов с максимальной мощностью
arXiv:2503.136389v3 Annualce Type: заменить резюме: сопоставление биномиальных пропорций является фундаментальной задачей в клинических испытаниях; однако практикующие врачи часто используют либеральный тест, основанный на вероятности или точный тест консервативного Фишера. Чтобы увеличить мощность без ущерба для действительности, мы используем линейную целую программу для построения конечных биномиальных тестов с максимальной энергией. Наш предлагаемый тест Sредняя мощность Кнапсак (APK) находит границы принятия решения, которые обеспечивают максимальную среднюю мощность, гарантируя ее неулучшение в одинаковой степени с точки зрения мощности, и одновременно обеспечивает контроль скорости ошибок типа I через пространство нулевой гипотезы с использованием непрерывности Lipschitz. Наша количественная оценка показывает последовательный точечный прирост энергии в размере до 35% для теста APK по сравнению с точным испытанием Фишера, а также систематическое повышение мощности по отношению к самым современным точно Бергерам и Бусу реализации среднеп-значных и Z-коллективных испытаний. При сопоставлении с неконкретными процедурами, характеризующими среднюю ошибку типа I ra