Figure 1: Plot of calculated p-valu

Figure 1: Plot of calculated p-values for given test
statistics using numerical integration (red) compared
to the conservative chi-squared bound (dashed blue)
and the Markov inequality bound (dashed green).
The null distribution is uniform on the set f1, 2,3g in
this example. The sharp variations in the calculated
p-values are a result of numerical instabilities, and
the true p-values are bounded by the dashed curves.
We resolve this problem by using a combination of
two conservative approximations to avoid the numerical

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปที่ 1. พล็อตที่มีการคำนวณค่า p สำหรับการทดสอบ
สถิติรับใช้รวมตัวเลข (สีแดง) เทียบ
การอนุรักษ์ไคสแควร์ จำกัด (ประสีฟ้า) และความไม่เสมอภาค
มาร์คอฟที่ถูกผูกไว้ (ประสีเขียว)
กระจาย null เป็นชุด เมื่อ f1 ชุด, 2,3 กรัม
ตัวอย่างนี้ รูปแบบที่คมชัดในการคำนวณค่า p
-เป็นผลมาจากความไม่มีเสถียรภาพตัวเลขและ
จริงค่า p จะถูกล้อมรอบด้วยเส้นโค้งประ.
เราสามารถแก้ปัญหานี้โดยใช้การรวมกันของทั้งสองใกล้เคียง
อนุรักษ์นิยมที่จะหลีกเลี่ยงการคำนวณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 1: พล็อต p-ค่าที่คำนวณได้สำหรับให้ทดสอบ
สถิติได้โดยใช้ตัวเลขรวม (สีแดง) เทียบ
การอนุรักษนิยมไคสแควร์ผูก (เส้นประสีฟ้า)
และอสมการ Markov ผูก (เส้นประสีเขียว) .
แจกเป็น null มีรูปในชุด f1, 2, 3g ใน
ตัวอย่างนี้ รูปแบบคมชัดในการคำนวณ
ค่า p เป็นผลของเลข instabilities และ
ค่า p ที่แท้จริงล้อมรอบ โดยเส้นประเส้นโค้ง.
เราแก้ไขปัญหานี้ โดยใช้การรวมกันของ
เพียงสองหัวเก่าการประมาณเพื่อหลีกเลี่ยงที่เป็นตัวเลข

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 1 :วางแผนการคำนวณ P - ค่าสำหรับการทดสอบ
ซึ่งจะช่วยให้การใช้ตัวเลขสถิติการประกอบ(สีแดง)เมื่อเทียบกับ
ซึ่งจะช่วยให้มีความระมัดระวัง Chi - บนสังเวียนผูกพัน(รุดสีฟ้า)
และ markov ความไม่เท่าเทียมกันผูกพัน(รุดสีเขียว)..
ที่มีค่าเป็นนัลการจำหน่ายเครื่องแบบในที่ตั้งค่า F 1 , 2,3 G ในตัวอย่างเช่น
นี้. ความแตกต่างของความคมในการคำนวณ
P - ค่าเป็นผลมาจากตัวเลขความไร้ เสถียรภาพ และ
ที่เป็น P - ค่ามีแวดล้อมด้วยรุดเข้ากับทุกส่วนโค้งเว้า.
ที่เราสามารถแก้ไขปัญหานี้ได้โดยการใช้ของ
สองตัวเลขโดยประมาณซึ่งมีความระมัดระวังในการป้องกันไม่ให้ตัวเลข