通过条件化实现强大的部分合取假设检验
统计方法学
2024-05-16 v3
摘要
部分合取假设（Partial Conjunction Hypothesis, PCH）检验整合一组基础假设中的信息，以确定某个子集是否非零。PCH 检验出现在众多领域中，但标准的 PCH 检验方法可能高度保守，导致功效较低，尤其是在应用中常遇到的低信号环境中。本文引入了条件 PCH（cPCH）检验，这是一种检验单个 PCH 的新方法，通过以基础 p 值的某些顺序统计量为条件，直接修正标准方法的保守性。在 PCH 检验中常遇到的分布假设下，cPCH 检验是有效的，且在原假设下产生近乎均匀分布的 p 值（即 cPCH p 值仅略微保守）。我们证明，cPCH 检验匹配或优于现有的单 PCH 检验，在低信号环境中具有特定的功效提升；即使在模型误设下也能保持第一类错误控制；并且在某些情况下可用于超越最先进的多重 PCH 检验程序，尤其是在存在辅助信息时。最后，我们通过跨 DNA 微阵列研究的可重复性分析展示了 cPCH 检验的应用。
引用
@article{arxiv.2212.11304,
title = {Powerful Partial Conjunction Hypothesis Testing via Conditioning},
author = {Biyonka Liang and Lu Zhang and Lucas Janson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.11304},
year = {2024}
}