पी-वैल्यू गणना में हमें 1 क्यों जोड़ना / घटाना चाहिए?

Question

मैंने मोंटे-कार्लो परीक्षण के बाद पी-मूल्य की गणना के लिए इस समीकरण को देखा है।

\ शुरू {समीकरण} P_ {ऊपरी} = \ frac {NGE + 1} {N_ {रन} + 1} \ quad \ quad P_ {निचला} = \ frac {NLE + 1} {N_ {रन} + 1 \ _ अंत {समीकरण}

स्रोत: https://www.biomedware.com/files/documentation/clusterseer/MCR/Monte_Carlo.htm

जहाँ Nruns मोंटे कार्लो सिमुलेशन की कुल संख्या है, NGE उन सिमुलेशन की संख्या है जिनके लिए आँकड़ा मनाया आँकड़ा से अधिक या बराबर था, और NLE उन सिमुलेशन की संख्या है जिनके लिए आँकड़ा मनाया से कम या बराबर था। आँकड़ा।

इस समीकरण में, 1 को अंश और हर में जोड़ा जाता है क्योंकि "प्रेक्षित वितरण में सम्मिलित आँकड़ा" होता है।

प्रशन:

1. इसका वास्तव में क्या मतलब है और हमें 1 को क्यों जोड़ना / घटाना चाहिए?

2. यहां तक ​​कि अगर मैं एक को जोड़ / घटाना नहीं करता हूं, तो भी मुझे एक महत्वपूर्ण पी-मूल्य मिलता है। इसलिए, कौन सा सांख्यिकीय रूप से सही है?

इस पर कोई विचार? मैं किसी भी मदद की सराहना करेंगे!

Answer 1

सामान्य तौर पर, पी-वैल्यू गणना के लिए, हम पहले टेस्ट स्टेटिस्टिक का वितरण करते हैं और डिस्ट्रीब्यूशन को "ऑब्जर्व्ड" टेस्ट स्टेटिस्टिक से अनन्तता तक ले जाते हैं (पी-वैल्यू अपर के लिए कहते हैं)। नीचे दी गई छवि पर विचार करें। कुछ मूल्य के लिए दो परिकल्पनाओं का परीक्षण किया जा रहा है$\mu=1$ तथा $\mu=0$। सबसे पहले, अवलोकन मूल्य से अनंत तक के अभिन्न की गणना नीले और लाल हिस्टोग्राम दोनों के लिए की जाती है। फिर पी-वैल्यू लाल हिस्टोग्राम का अभिन्न अंग होगा जो नीले रंग से विभाजित होता है।

आपके मामले में, इंटीग्रल के बजाय घटनाओं की कुल संख्या (MC) को सीधे लिया जाता है और +1 उस कुल संख्या में प्रेक्षित टेस्ट स्टेटिस्टिक के समावेश से मेल खाता है।