I samband med storskaliga multihypotestester har hypoteserna ofta vissa gruppstrukturer baserade på ytterligare information såsom Gene Ontology i genuttrycksdata och fenotyper i genomomfattande associationsstudier. Det är därför önskvärt att införliva sådan information när man hanterar multiplicitetsproblem för att öka den statistiska makten. I denna artikel visar vi nyttan av att överväga gruppstruktur genom att presentera en p-värde viktning förfarande som utnyttjar den relativa betydelsen av varje grupp samtidigt kontrollera den falska upptäcktsfrekvens under svaga förhållanden. Proceduren är lätt att implementera och visade sig vara kraftfullare än den klassiska Benjamini-Hochberg-proceduren i både teoretiska och simuleringsstudier. Genom att uppskatta andelen sanna nollhypoteser kontrollerar det datadrivna förfarandet den falska upptäcktsfrekvensen asymptotiskt. Vår analys av en bröstcancer data som bekräftar att förfarandet fungerar positivt * James X. Hu är Ph.D kandidat,
REF utnyttjade idén om att både gruppera och uppskatta de verkliga null proportionerna inom varje grupp.
False Discovery Rate Control with Groups
{'venue': 'Journal of the American Statistical Association', 'journal': 'Journal of the American Statistical Association', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}