一种保证精度的蒙特卡洛检验功效计算算法

本文提出了一种算法，该算法为蒙特卡洛检验（如自助法或置换检验）的功效生成具有指定长度和覆盖概率的保守置信区间。这是第一个对几乎所有蒙特卡洛检验都能实现此目标的方法。先前的研究侧重于在固定计算量下获得尽可能准确的结果，而没有提供上述意义上的保证精度。我们提出的算法没有固定的计算量，而是持续运行直到可以构建具有用户指定长度和覆盖概率的置信区间。我们表明，在大多数实际感兴趣的情况下，算法所需的期望计算量是有限的，包括p值分布为绝对连续或具有有限支撑的离散情况。该算法已在R包simctest中实现，可从CRAN获取。