采样转发：网络中错误发现率通信高效控制

本工作关注通信约束下网络中的错误发现率（FDR）控制。我们提出采样转发，一种灵活且通信高效的 Benjamini-Hochberg（BH）过程版本，适用于具有一般拓扑的多跳网络。我们的方法表明，在全局 FDR 控制约束下，网络中的节点无需相互通信 p 值即可获得可观的统计功效。考虑一个总共有 $m$ 个 p 值的网络，我们的方法首先在每个节点采样 p 值的（经验）CDF，然后向邻居转发 $\mathcal{O}(\log m)$ 比特。在与原 BH 过程相同的假设下，即使每个节点仅有少量样本，我们的方法也具有可证明的有限样本 FDR 控制以及具竞争力的经验检测功效。我们在 p 值的混合模型假设下提供了功效的渐近分析。