Пермутационные тесты часто используются для проверки статистических гипотез. Примерами таких тестов являются тесты Колмогорова-Смирнова и Манна-Уитни, проверяющие что две статистические выборки сделаны из одного распределения. Классический метод Монте-Карло не подходит для ситуации, когда вычисляемое p-значение очень мало, так как число перестановок, на которых вычисляется значение, становится слишком большим. Нами ранее был разработан метод для оценки низких p-значений в дискретных пространствах на примере теста Колмогорова-Смирнова. Для расширения области применимости метода необходимо было доработать его для случая вещественных значений статистики, как например в задаче анализа представленности генов, а также обобщить метод на произвольные пермутационные тесты.

Голиков Н.Р. (науч. рук. Сергушичев А.А.) Метод оценки малых вероятностей в пермутационных тестах с использованием многоуровневого расщепления // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17481