混合先验模型的决策方法与经验贝叶斯 FCR 控制区间

Zhigen Zhao

混合先验模型的决策方法与经验贝叶斯 FCR 控制区间

统计理论 2009-01-16 v1 统计理论

作者: Zhigen Zhao

摘要

本文应用决策理论和经验贝叶斯方法，为真实参数服从混合先验分布的选定总体构建置信区间。提出了一种带有两个调节参数 $k_1$ 和 $k_2$ 的损失函数来处理混合先验。 $k_2$ 的某一种特定选择可以导出 Qiu 和 Hwang (2007) 中的方法；而 $k_2$ 的另一种选择则提供了一种控制贝叶斯 FCR 的区间构造方法。解析分析和大量数值模拟研究均表明，新的经验贝叶斯 FCR 控制方法具有显著的区间长度缩减效果。最后，我将不同方法应用于微阵列数据集。结果表明，新方法的平均长度仅为控制同时非覆盖概率的 Qiu 和 Hwang 方法的 57%，以及控制频率学派 FCR 的 Benjamini 和 Yekutieli (2005) 方法的 66%。

关键词

经验贝叶斯错误覆盖率置信区间混合先验决策理论微阵列数据

引用

@article{arxiv.0901.2193,
  title  = {Decision Approach and Empirical Bayes FCR-Controlling Interval for Mixed Prior Model},
  author = {Zhigen Zhao},
  journal= {arXiv preprint arXiv:0901.2193},
  year   = {2009}
}

备注

Submitted to the Electronic Journal of Statistics (http://www.i-journals.org/ejs/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)

混合先验模型的决策方法与经验贝叶斯 FCR 控制区间

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关键词

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