Запитання з тегом «false-discovery-rate»

Бенджаміні та Хохберг розробили перший (і досі найбільш широко використовується, я думаю,) метод контролю швидкості виявлення помилок (FDR). Я хочу розпочати з купки значень P, кожне для іншого порівняння, і вирішити, які з них досить низькі, щоб їх можна було назвати "відкриттям", контролюючи FDR до заданого значення (скажімо, 10%). Одне …

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

У моїй статистичній програмі застосовуються процедури Benjamini & Hochberg (1995) та Benjamini & Yekutieli (2001). Я зробив усе можливе, щоб прочитати наступний документ, але він досить математичний і я не впевнений, що розумію різницю між процедурами. З основного коду в моїй статистичній програмі я бачу, що вони дійсно різні, і …

34 post-hoc  false-discovery-rate 

Я намагався обернути голову навколо того, як частота помилкового виявлення (FDR) повинна повідомляти висновки окремого дослідника. Наприклад, якщо ваше дослідження недостатньо, чи варто знижувати результати, навіть якщо вони значущі при ? Примітка. Я говорю про FDR в контексті вивчення результатів численних досліджень у сукупності, а не як про метод багаторазових …

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

Ми знаємо, що ми повинні застосувати подібні до Беняміні Хохберга виправлення для тестування численних гіпотез до експериментів, заснованих на єдиному наборі даних, щоб контролювати швидкість виявлення помилок, інакше всі експерименти, що дають позитивний результат, можуть бути помилковими. Але чому ми не застосовуємо цей самий принцип до всіх експериментів з початку …

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

Це питання вже задавались тут і тут, але я не думаю, що відповіді стосуються цього питання безпосередньо. Чи зробили недостатньо досліджені дослідження ймовірність помилкових позитивних результатів? Деякі статті новин висловлюють це твердження. Для прикладу : Низька статистична потужність - погана новина. Дослідження з недостатнім рівнем ймовірності пропускають справжні наслідки, і …

23 hypothesis-testing  power  false-discovery-rate 

Наступна цитата походить з відомого дослідницького документу Статистичне значення для широких досліджень геному Storey & Tibshirani (2003): Наприклад, хибнопозитивна ставка 5% означає, що в середньому 5% справді нульових ознак у дослідженні будуть називатися значущими. FDR (показник помилкового виявлення) 5% означає, що серед усіх функцій, які називаються значущими, 5% з них …

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

Я прочитав цей чудовий документ Девіда Колхуна: Дослідження рівня помилкового виявлення та неправильного тлумачення p-значень (2014). По суті, він пояснює, чому показник помилкового виявлення (FDR) може досягати навіть якщо ми контролюємо помилку I типу з .30 %30%30\%α = 0,05α=0,05\alpha=0.05 Однак я все ще плутаюсь щодо того, що станеться, якщо я …

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

Як у літературі щодо рівня помилок (FWER), так і щодо помилкового виявлення (FDR), окремі методи контролю FWER або FDR вважаються відповідними залежним або незалежним тестам. Наприклад, у документі 1979 р. "Проста послідовно відхиляюча процедура багаторазового випробування" Холм писав, щоб протиставити його метод посилення Шідака проти його покрокового методу контролю Бонферроні: …

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

Я читав, що керування FDR менш жорстке, ніж контроль над FWER, як, наприклад, у Вікіпедії : Процедури контролю FDR здійснюють менш жорсткий контроль над помилковим виявленням порівняно з процедурами помилок у сімейному режимі (FWER) (наприклад, виправлення Бонферроні). Це збільшує потужність за рахунок збільшення швидкості помилок типу I, тобто відкидання нульової …

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

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

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 

Чи є простий спосіб пояснити, чому процедура Бенджаміні та Хохберга (1995) насправді контролює показник помилкового виявлення (FDR)? Ця процедура є настільки елегантною та компактною, але доказ того, чому вона працює під незалежністю (міститься в додатку до їх документа 1995 року ), не дуже доступний.

14 intuition  false-discovery-rate  teaching 

Я розумію процедуру і те, що вона контролює. Отже, яка формула для скоригованого р-значення в процедурі BH для кількох порівнянь? Щойно я зрозумів, що оригінальний BH не виробляє відрегульованих p-значень, лише коригував умову (не) відхилення: https://www.jstor.org/stable/2346101 . Гордон Сміт все одно ввів коригувані показники рН в 2002 році, тому питання …

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

Чи може хтось пояснити, наскільки процедури FDR здатні оцінити FDR без моделі / припущення про базову ставку справжніх позитивних результатів?

9 false-discovery-rate 

У мене є набір даних, де я перевіряю на значні відмінності між трьома сукупностями щодо приблизно 50 різних змінних. Я роблю це, використовуючи тести Крускала-Уолліса, з одного боку, і тести співвідношення ймовірності вкладеної моделі GLM (з і без сукупності як незалежної змінної), з іншого. Як результат, у мене є список …

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

У мене є тривимірна таблиця розмірів 6 × 6 × 816×6×816\times6\times81. Кожна комірка таблиці - це тест на гіпотезу. Нарізання таблиці на третій вимір виробляє818181набори тестів гіпотез, які не залежать між множинами, але залежать від множин. Спочатку я думав, що можу просто контролювати показник помилкового виявлення, використовуючи процедуру Бенджаміні-Гохберга на …

9 multiple-comparisons  false-discovery-rate