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使用高斯镜像控制错误发现率( Controlling False Discovery Rate Using Gaussian Mirrors )
X Xing Z Zhao JS Liu
同时寻找多个影响变量和控制线性回归模型的错误发现率(FDR)是一个基本问题。本文提出了高斯镜像(GM)方法，该方法通过加减随机产生的高斯扰动，为每个预测变量创建一对镜像变量，并采用一定的回归方法，如普通的最小二乘法或套索法（镜像变量也可以在选择后创建）。镜像变量自然导致有效控制FDR的测试统计量。在协变量间依赖关系的温和假设下，我们证明了FDR可以被渐近地控制在任意指定的水平上。我们还通过大量的数值研究证明了GM方法在选择受FDR控制的相关变量时比现有的许多方法更有效，尤其是在协变量高度相关且影响变量不太稀疏的情况下。
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