族错误率的在线控制
统计方法学
2020-03-10 v2 统计理论
机器学习
统计理论
摘要
生物学研究经常涉及随着时间推移积累新数据而对越来越多零假设进行检验。我们研究族错误率（FWER）的在线控制问题，即在不知道未来的情况下随时间逐个检验一个先验无界的假设序列（p值），使得以高概率在整个序列中不存在错误发现。本文统一了为离线（单批次）FWER控制和在线错误发现率控制所开发的算法概念，以提出新颖的在线FWER控制方法。尽管许多离线FWER方法（例如Bonferroni、回退程序和Sidak方法）可以平凡地推广到在线设定，我们的主要贡献是设计了新的、强有力的自适应在线算法，在p值在时间上独立或局部依赖时控制FWER。我们的实验证明了功效上的实质性提升，这一点也在高斯序列模型中得到了形式化证明。多重检验，FWER控制，在线设定。
引用
@article{arxiv.1910.04900,
title = {Online control of the familywise error rate},
author = {Jinjin Tian and Aaditya Ramdas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.04900},
year = {2020}
}
备注
Submitted to Biostatistics; added the real data example; renewed some of the proofs