“决策截止期”下的错误发现率在线控制
统计方法学
2021-10-18 v2 机器学习
摘要
在线检验过程旨在控制一系列假设检验中错误发现的程度,并允许早期检验结果显示影响后期待检验假设的选择。通常,在线方法假设必须在进入下一次检验前对当前检验作出永久决策(拒绝或不拒绝)。我们则假设每个假设需要即时初步决策,但也允许在预设截止期前更新该决策。粗略而言,这使我们能在假设的移动窗口上应用 Benjamini-Hochberg 型过程,其中后续检验的阈值参数可基于初步结果确定。我们的方法在检验的每个阶段以及自适应选择的停止时刻均控制错误发现率(FDR)。这些结果即使在任意 p 值依赖结构下也成立。
引用
@article{arxiv.2110.01583,
title = {Online Control of the False Discovery Rate under "Decision Deadlines"},
author = {Aaron Fisher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01583},
year = {2021}
}
备注
Keywords: adaptive stopping time, batch testing, data decay, decaying memory, quality preserving database. Updates: Expanded simulations, other minor edits for submission