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基于对称数据聚合的一般依赖下的错误发现率控制( False Discovery Rate Control Under General Dependence By Symmetrized Data Aggregation )
Lilun Du Xu Guo Wenguang Sun Changliang Zou
提出了一类新的非分布多重测试规则，用于一般依赖下的误发现率控制。我们的建议中的一个关键元素是对称化数据聚合(SDA)方法，该方法通过样本拆分、数据筛选和信息池来合并依赖结构。提出的SDA滤波器首先构造一个满足全局对称性的排序统计序列，然后沿着排序选择一个数据驱动的阈值来控制FDR。SDA滤波器在中到强依赖性下的性能明显优于knockoff方法，并且比现有的基于渐近P值的方法具有更强的鲁棒性。我们首先发展了有限样本理论，给出了一般依赖下实际FDR的一个上界，然后在温和正则性条件下，建立了SDA对FDR和假发现比例(FDP)控制的渐近有效性。该过程在R包SDAFILTER中实现。数值结果证实了SDA在FDR控制中的有效性和鲁棒性，并表明它在许多情况下都比现有方法获得了很大的功率增益。
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