方法比较的新思路：一项蒙特卡洛功效分析

本文提出一些方法比较的新方案。一方面，通过修改 Linnet 的加权 Deming 回归方法，发展了两种新的稳健回归：M-Deming 与 MM-Deming。M-Deming 回归展现出优于 Passing-Bablok 回归的性质；当待验证数据精度较低时它不产生偏倚，因而更为可靠。另一方面，发展了用于验证的图形方法（箱与椭圆），其还配备统一的统计检验。该检验中，自 bootstrap 过程获得的截距与斜率对通过协方差矩阵的稳健确定组合为多项分布。代表零假设的点到原假设点的马氏距离由 $\chi^{2}$ 分布评估。强调图的解释比检验所得概率更重要。统一检验经蒙特卡洛模拟评估，比较理论 $\alpha$ 水平与经验拒绝率（一类错误）。此外，用相同技术对各（新与旧）方法作了功效比较。该统一方法无论选用何种回归，均展现更高功效并显著减少验证所需样本量。