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统计学 > 方法论

arXiv:0805.2328 (stat)
[提交于 2008年5月15日 ]

标题: 在混杂情况下的多重检验过程

标题: Multiple testing procedures under confounding

Authors:Debashis Ghosh
摘要: 虽然多重检验程序一直是大量统计研究的重点,但这个问题的一个重要方面是如何处理可能的混杂因素。 作者在遗传学和统计学领域已经开发了相关的方法。 在本章中,我们介绍了这些提议。 我们在这一框架内提出了两种新的多重检验方法。 第一种方法将敏感性分析方法与错误发现率估计程序相结合。 第二种方法涉及构建利用混合模型进行多重检验的收缩估计量。 这些程序通过前列腺癌基因表达谱实验的应用进行了说明。
摘要: While multiple testing procedures have been the focus of much statistical research, an important facet of the problem is how to deal with possible confounding. Procedures have been developed by authors in genetics and statistics. In this chapter, we relate these proposals. We propose two new multiple testing approaches within this framework. The first combines sensitivity analysis methods with false discovery rate estimation procedures. The second involves construction of shrinkage estimators that utilize the mixture model for multiple testing. The procedures are illustrated with applications to a gene expression profiling experiment in prostate cancer.
评论: 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/193940307000000176 的 IMS 丛刊 (http://www.imstat.org/publications/imscollections.htm) 由数学统计学会 (http://www.imstat.org) 发布
主题: 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)
MSC 类: 62P10 (Primary) 92D10 (Secondary)
引用方式: arXiv:0805.2328 [stat.ME]
  (或者 arXiv:0805.2328v1 [stat.ME] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0805.2328
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMS-COLL1-IMSCOLL118
相关 DOI: https://doi.org/10.1214/193940307000000176
链接到相关资源的 DOI

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来自: Debashis Ghosh [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2008 年 5 月 15 日 14:47:39 UTC (529 KB)
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