Overview

  1. Compare overall power detecting performance
  2. Compare cutoff value within one method when beta equal to 0

setting: row<-40, col<-100, num<-seq(5,25,5), str<-seq(0.1,0.5,0.1)

Calculation

Based onlargest beta
  • reg
##     0.1  0.2  0.3  0.4  0.5
## 5  0.09 0.21 0.33 0.67 0.66
## 10 0.08 0.35 0.41 0.24 0.37
## 15 0.17 0.30 0.43 0.25 0.27
## 20 0.28 0.24 0.35 0.34 0.22
## 25 0.17 0.24 0.33 0.15 0.20
  • smo
##     0.1  0.2 0.3 0.4 0.5
## 5  0.07 0.03   0   0   0
## 10 0.02 0.01   0   0   0
## 15 0.01 0.00   0   0   0
## 20 0.01 0.00   0   0   0
## 25 0.00 0.00   0   0   0
  1. difference (smo-reg)
##      0.1   0.2   0.3   0.4   0.5
## 5  -0.02 -0.18 -0.33 -0.67 -0.66
## 10 -0.06 -0.34 -0.41 -0.24 -0.37
## 15 -0.16 -0.30 -0.43 -0.25 -0.27
## 20 -0.27 -0.24 -0.35 -0.34 -0.22
## 25 -0.17 -0.24 -0.33 -0.15 -0.20
Based on largest mse
  • reg
##     0.1  0.2  0.3  0.4  0.5
## 5  0.06 0.05 0.04 0.10 0.03
## 10 0.04 0.10 0.23 0.12 0.10
## 15 0.08 0.45 0.44 0.29 0.57
## 20 0.17 0.36 0.54 0.70 0.77
## 25 0.37 0.70 0.86 0.77 0.63
  • smo
##     0.1  0.2  0.3  0.4  0.5
## 5  0.05 0.09 0.11 0.26 0.08
## 10 0.06 0.07 0.09 0.21 0.21
## 15 0.10 0.10 0.27 0.35 0.16
## 20 0.07 0.17 0.27 0.39 0.26
## 25 0.15 0.33 0.27 0.27 0.22
  1. difference (smo-reg)
##      0.1   0.2   0.3   0.4   0.5
## 5  -0.01  0.04  0.07  0.16  0.05
## 10  0.02 -0.03 -0.14  0.09  0.11
## 15  0.02 -0.35 -0.17  0.06 -0.41
## 20 -0.10 -0.19 -0.27 -0.31 -0.51
## 25 -0.22 -0.37 -0.59 -0.50 -0.41