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L’algorithme proposć par Knijnenburg et al. (2009) pour estimer les p-valeurs dans les tests de permutation

Une approche standard pour approximer la p-valeur permutationnelle notee 'p-valeur*, sans s’interesser principalement a la ąueue de la distribution des valeurs permutees, est basśe sur la fonction de distribution cumulative empiriąue donnśe

comme suit

(3-5)

p-valeur = Pecdj =

£ I(Qb > Qobs)

De plus, pour montrer 1’utilitć de 1’estimation de la p-valeur par P_gp<t au lieu de P_ec#

N

Knijnenburg et al. (2009) proposent d’utiliser T* = HQb > Qobs) comme critere

{r=l

permettant de choisir entre les deux. Knijnenburg et al. (2009) ont montre que pour

T* ^ 10, le P_ectif peut etre un bon estimateur de la p-valeur theoriąue. Ainsi, ils ont propose 1’algorithme suivarit :

Algorithme de Knijnenburg et al. (2009) (3.2).

Reąuiert : i*& : ensemble de statistiąues de Fisher obtenues apr&s chaąue permutation, Fobs : statistiąue de Fisher calculee des donnees non permutśes et N^c est le nombre d’excedent fixe au debut a 250.

1    : Donner le nombre de permutations a utiliser N.

2    : Calculer les statistiąues permutees.

3    : Appeler 1’algorithme de choix du nombre d’excedents.

N

4    : Calculer T* = J2 H^Fb > ^Foba)\ si T* > 10 alors p-valeur = P^, sinon

p-valeur= P_gp<l.