得出是否拒绝原假设的

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之后，当备择假设成立时，抽样检验统计量的生存函数将是 p 值。 值得注意的是，在数值指标的情况下，我们执行 t 检验，备择假设下的 t 分布并不是简单地将原假设移动标准化 MDE 的量；而是将零假设移动标准化 MDE 的量。 相反，使用非中心 t 分布 T=frac} 进行采样，具有非中心参数 theta=fracfrac}}，Z 作为标准正态随机变量，V 作为卡方分布随机变量与sample_size为自由度。

我们进行了模拟，显示在备择假设下采样数值度量数据点，然后根据 KolmogorovSmirnov 检验的结果证明它们的 t 统计 玻利维亚电话号码列表 量与非中心 t 分布具有相同的分布。 下面是一个代码片段，用于在 t 检验的替代假设下对数字指标的 p 值进行采样： def _generate_alt_p_valuesself, size int, sample_size int > nptNDArray[npfloat_] nc = npsqrtsample_size selfvariance * selfmde t_alt = statsnctrvsnc=nc, df= * sample_size , size=size p_values nptNDArray[npfloat_] = * statstsfnpabst_alt, * sample_size return p_values 第 步：估计经验功效 计算所有比较的 p 值后，使用函数计算提供的样本量的预期平均功效。

对于每次重复，计算器会随机选择一些假设作为真实替代方案，模拟每个比较的相应 p 值，应用 BenjaminiHochberg 过程，并结论。所有复制完成后，它会计算预期平均功效（真实拒绝的数量与真实替代假设数量的比率）。 该函数将样本大小作为输入，用于对检验统计数据进行抽样并计算 中的 p 值_generate_alt_p_values。