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ONLINE RULES FOR CONTROL OF FALSE DISCOVERY RATE AND FALSE DISCOVERY EXCEEDANCE

机译:控制虚假发现率和虚假发现的在线规则

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摘要

Multiple hypothesis testing is a core problem in statistical inference and arises in almost every scientific field. Given a set of null hypotheses H(n) = (H-1,..., H-n), Benjamini and Hochberg [J.R. Stat. Soc. Ser. B. Stat. Methodol. 57 (1995) 289-300] introduced the false discovery rate (FDR), which is the expected proportion of false positives among rejected null hypotheses, and proposed a testing procedure that controls FDR below a preassigned significance level. Nowadays FDR is the criterion of choice for large-scale multiple hypothesis testing.
机译:多个假设检测是统计推理中的核心问题,并且在几乎每个科学领域都出现。 给定一组空假设h(n)=(h-1,...,h-n),benjamini和hochberg [J.R. 统计。 SOC。 Ser。 B.统计。 方法。 57(1995)289-300]介绍了诸如被拒绝的空假设中的假阳性的预期比例的假发现率(FDR),并提出了一种控制FDR低于预测的显着性水平的测试程序。 如今,FDR是大规模多假设检测的选择的标准。

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