From the simulation results, we fou

From the simulation results, we found no significant difference in the performance of test procedures based on
approximate p-value method by substituting the CMLE and substituting the unbiased estimates
Since the computation of CMLE requires to solve a quadratic equation while the unbiased estimate involves a straightforward
calculation only, we will present the result for

First, we compare the test procedures based on their type-I error rate. For the purpose of illustration, we presented
the plots of simulated significance levels for the test procedures against 1 at d = 0.5, 1.0 and 1.5 when  = 0.5 in
Fig. 1. We observed that when 1 is small (say 15), most of the test procedures are conservative while some of
the test procedures could produce severely inflated significance

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จากผลการทดลอง เราพบไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการทำงานของขั้นตอนการทดสอบตาม
ประมาณค่า p วิธี โดยการแทน CMLE และแทนการประเมินคน
เนื่องจากการคำนวณของ CMLE ต้องการแก้สมการกำลังสองในขณะที่การประเมินคนเกี่ยวข้องกับความตรงไปตรงมา
คำนวณเท่านั้น เราจะนำเสนอผล

ครั้งแรก เราเปรียบเทียบขั้นตอนการทดสอบตามประเภทของ-ฉันอัตราข้อผิดพลาด เพื่อภาพ เราแสดง
ผืนจำลองระดับความสำคัญสำหรับขั้นตอนการทดสอบกับ 1 d = 0.5, 1.0 และ 1.5 เมื่อ = 0.5 ใน
Fig. 1 เราสังเกตที่เมื่อ 1 มีขนาดเล็ก (พูด 1 5), ขั้นตอนการทดสอบมีหัวเก่าในขณะที่บาง
ขั้นตอนการทดสอบสามารถผลิตสำคัญสูงเกินจริงอย่างรุนแรง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากผลการจำลองเราพบว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการปฏิบัติงานของขั้นตอนการทดสอบตาม
วิธี p-value ประมาณโดยการแทน CMLE แทนประมาณการเป็นกลาง
ตั้งแต่การคำนวณ CMLE ต้องใช้การแก้สมการกำลังสองในขณะที่การคาดการณ์เกี่ยวกับการเป็นกลางตรงไปตรงมา
การคำนวณเท่านั้นที่เราจะนำเสนอผลสำหรับครั้งแรกที่เราเปรียบเทียบขั้นตอนการทดสอบขึ้นอยู่กับอัตราความผิดพลาดของพวกเขาประเภท-I เพื่อการแสดงภาพประกอบที่เรานำเสนอแปลงระดับนัยสำคัญจำลองสำหรับขั้นตอนการทดสอบกับ 1 ที่ d = 0.5, 1.0 และ 1.5 เมื่อ? = 0.5 ในรูปที่ 1 เราตั้งข้อสังเกตว่าเมื่อ 1 มีขนาดเล็ก (พูด 1? 5) ส่วนใหญ่ของขั้นตอนการทดสอบที่มีความระมัดระวังในขณะที่บางส่วนของขั้นตอนการทดสอบสามารถผลิตอย่างมีนัยสำคัญที่สูงขึ้นอย่างรุนแรง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จากผลการจำลอง เราพบว่า ไม่มีความแตกต่างในประสิทธิภาพของขั้นตอนการทดสอบตามวิธีการประมาณด้วย
p แทน cmle และแทนประเมินที่เป็นกลาง
เนื่องจากการคำนวณ cmle ต้องแก้สมการกำลังสองในขณะที่ประมาณการที่เป็นกลางเกี่ยวกับการคำนวณตรงไปตรงมา
เท่านั้น เราจะนำเสนอผล

ตอนแรกเราเปรียบเทียบการทดสอบขั้นตอนตามประเภท - I อัตราความผิดพลาด . เพื่อภาพ , เรานำเสนอ
แปลงแบบจำลองระดับความสำคัญสำหรับการทดสอบขั้นตอนกับ  1 D = 0.5 , 1.0 และ 1.5 เมื่อ  = 0.5 ใน
รูปที่ 1 เราสังเกตว่า เมื่อ  1 ขนาดเล็ก ( พูด  1  5 ) , ส่วนใหญ่ของขั้นตอนการทดสอบจะอนุลักษณ์ ในขณะที่บาง
ขั้นตอนการทดสอบสามารถผลิตที่สูงขึ้นอย่างรุนแรง .