广义 Alpha 投资法：定义、最优性结果及在公共数据库中的应用
统计方法学
2013-07-03 v1
摘要
大型公共数据库的日益普及和实用性 necessitates 开发适当的方法来控制错误发现。受此挑战启发，我们讨论了检验可能无限的零假设流这一通用问题。在此背景下，Foster 和 Stine (2008) 提出了一种名为 Alpha Investing 的新颖方法，用于控制一种称为 mFDR 的错误发现度量。我们开发了一种更通用的控制 mFDR 的过程，Alpha Investing 是其特例。我们表明，在常见的实际情境中，该通用过程可以被优化以产生期望奖励最优（ERO）版本，其效力优于 Alpha Investing。随后，我们介绍了质量保持数据库（QPD）的概念，该概念最初由 Aharoni 等人 (2011) 提出，旨在形式化高效的公共数据库管理，以同时节省成本并控制错误发现。我们展示了广义 Alpha 投资法的一种变体如何用于控制 QPD 中的 mFDR，并与 Aharoni 等人 (2011) 中实施的控制族错误率（Family-Wise Error Rate）的天真方法相比，显著降低了成本。
引用
@article{arxiv.1307.0522,
title = {Generalized Alpha Investing: Definitions, Optimality Results, and Application to Public Databases},
author = {Ehud Aharoni and Saharon Rosset},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.0522},
year = {2013}
}