高斯随机场的精确 FWER 控制：驾驭 SuRF 驶向连续疆域 —— 第 1 部分
统计方法学
2024-04-17 v2
摘要
高斯运动学公式（GKF）是对随机场进行统计推断的强大且计算高效的工具，并已成为神经影像数据分析中成熟的工具。使用现实的误差模型，近期的研究表明，基于 GKF 的体素推断方法会导致族系错误率（FWER）的保守控制，而基于簇大小推断的方法会导致假阳性率膨胀。在本系列文章中，我们识别并解决了传统 GKF 用于体素推断时产生这些缺陷的主要原因。本第一部分移除了“良好晶格假设”，并允许数据是非平稳的，但仍然假设数据服从高斯分布。后一假设将在第 2 部分中得到解决，我们还将在该部分中证明，在现实的误差模型下，我们基于 GKF 的方法是非保守的。
引用
@article{arxiv.2312.13450,
title = {Precise FWER Control for Gaussian Related Fields: Riding the SuRF to continuous land -- Part 1},
author = {Fabian JE Telschow and Samuel Davenport},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.13450},
year = {2024}
}