Вопросы с тегом «false-discovery-rate»

Бенджамини и Хохберг разработали первый (и, я думаю, до сих пор наиболее широко используемый) метод контроля частоты ложных обнаружений (FDR). Я хочу начать с набора значений P, каждое для отдельного сравнения, и решить, какие из них являются достаточно низкими, чтобы их можно было назвать «открытием», контролируя FDR до указанного значения …

36 multiple-comparisons  non-independent  false-discovery-rate 

Моя статистическая программа реализует процедуры FDR Benjamini & Hochberg (1995) и Benjamini & Yekutieli (2001). Я приложил все усилия, чтобы прочитать более позднюю статью, но она достаточно математически плотная, и я не совсем уверен, что понимаю разницу между процедурами. Из базового кода в моей статистической программе я вижу, что они …

34 post-hoc  false-discovery-rate 

Я пытался обдумать, как частота ложных открытий (FDR) должна отражать выводы отдельного исследователя. Например, если ваше исследование недостаточно эффективно, следует ли вам сбрасывать со счетов результаты, даже если они значимы при ? Примечание: я говорю о FDR в контексте изучения результатов нескольких исследований в совокупности, а не в качестве метода …

30 statistical-significance  p-value  publication-bias  false-discovery-rate 

Мы знаем, что мы должны применять поправки Бенджамини-Хохберга для проверки нескольких гипотез к экспериментам, основанным на одном наборе данных, чтобы контролировать частоту ложных открытий, иначе все эксперименты, которые дают положительный результат, могут быть ложными. Но почему мы не применяем этот же принцип ко всем экспериментам с начала времен, независимо от …

24 hypothesis-testing  multiple-comparisons  bonferroni  false-discovery-rate 

Этот вопрос уже задавался здесь и здесь, но я не думаю, что ответы касаются вопроса напрямую. У слабых исследований увеличилась вероятность ложных срабатываний? Некоторые новостные статьи делают это утверждение. Для примера : Низкая статистическая мощность - плохая новость. Слабые исследования, скорее всего, пропустят подлинные эффекты, и как группа, они с …

23 hypothesis-testing  power  false-discovery-rate 

Следующая цитата взята из известной исследовательской работы « Статистическое значение для широких геномных исследований», проведенной Storey & Tibshirani (2003): Например, ложноположительный показатель 5% означает, что в среднем 5% истинно нулевых признаков в исследовании будут названы значимыми. FDR (уровень ложного обнаружения), равный 5%, означает, что среди всех функций, называемых значимыми, 5% …

20 hypothesis-testing  false-discovery-rate  type-i-and-ii-errors  confusion-matrix  false-positive-rate 

Я прочитал эту замечательную статью Дэвида Колкхуна: исследование уровня ложных открытий и неправильного толкования р-значений (2014). По сути, он объясняет, почему частота ложных обнаружений (FDR) может достигать даже если мы контролируем ошибку типа I с α = 0,05 .30 %30%30\%α = 0,05αзнак равно0,05\alpha=0.05 Однако я все еще не понимаю, что …

19 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

В литературе как по частоте появления ошибок (FWER), так и по частоте ложных обнаружений (FDR) конкретные методы контроля FWER или FDR считаются подходящими для зависимых или независимых тестов. Например, в статье 1979 года «Простая последовательная объективная процедура множественных испытаний» Холм писал, чтобы противопоставить свой метод повышения Шидака и метод контроля …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

Я читал, что контроль FDR менее строг, чем контроль FWER, например, в Википедии : Процедуры контроля FDR обеспечивают менее строгий контроль над ложным обнаружением по сравнению с процедурами семейной частоты ошибок (FWER) (такими как коррекция Бонферрони). Это увеличивает мощность за счет увеличения частоты ошибок типа I, то есть отвергает нулевую …

16 hypothesis-testing  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Есть ли простой способ объяснить, почему процедура Бенджамини и Хохберга (1995) фактически контролирует частоту ложного обнаружения (FDR)? Эта процедура настолько элегантна и компактна, и все же доказательство того, почему она работает в условиях независимости (см. В приложении к статье 1995 года ), не очень доступно.

14 intuition  false-discovery-rate  teaching 

Я понимаю процедуру и то, что она контролирует. Итак, какова формула для скорректированного значения p в процедуре ЧД для множественных сравнений? Только сейчас я понял, что исходная ЧД не выдает скорректированные значения p, а только скорректировала (не) условие отклонения: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Гордон Смит в любом случае ввел скорректированные p-значения ЧД …

14 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

Может ли кто-нибудь объяснить, как процедуры FDR способны оценивать FDR без модели / предположения о базовой ставке истинных положительных результатов?

9 false-discovery-rate 

У меня есть набор данных, в котором я проверяю наличие значительных различий между тремя популяциями в отношении примерно 50 различных переменных. Я делаю это, используя тесты Крускала-Уоллиса, с одной стороны, и тесты отношения правдоподобия для вложенных моделей GLM (с заполнением и без учета в качестве независимой переменной), с другой. В …

9 chi-squared  multiple-comparisons  likelihood-ratio  kruskal-wallis  false-discovery-rate 

У меня есть трехмерная таблица размером . Каждая ячейка таблицы является проверкой гипотезы. Разрезание таблицы по третьему измерению дает набор тестов гипотез, которые не зависят от наборов, но зависят от наборов. Первоначально я думал, что смогу просто контролировать уровень ложных открытий, используя процедуру Бенджамини-Хохберга для всех тестов гипотез одновременно. Это …

9 multiple-comparisons  false-discovery-rate