γ-FDP och k-FWER flera mätfel, som är svans sannolikheter för respektive felstatistik, har blivit populära nyligen som mindre stränga alternativ till FDR och FWER. Vi föreslår allmänna och flexibla stegvisa och stegvisa förfaranden för att testa flera hypoteser om sekventiella (eller strömmande) data som samtidigt styr både typ I- och II-versionerna av γ-FDP, eller k-FWER. Felkontrollen håller oberoende av beroendet mellan dataströmmar, som kan vara av godtycklig storlek och form. Allt som behövs är en teststatistik för varje dataflöde som styr de konventionella sannolikheterna för fel av typ I och II, och ingen information eller antaganden krävs om den gemensamma fördelningen av statistiken eller dataströmmarna. Förfarandena kan användas med sekventiella, gruppvisa, trunkerade eller andra provtagningsscheman. Vi ger rekommendationer för genomförandet av förfarandena, inklusive slutna uttryck för de kritiska värden som behövs i vissa vanliga testsituationer. De föreslagna sekventiella förfarandena jämförs med varandra och med jämförbara förfaranden med fast urvalsstorlek i samband med starkt positivt korrelerade Gaussiska dataströmmar. För denna inställning drar vi slutsatsen att både stegvisa och stegvisa förfaranden ger betydande besparingar jämfört med de fasta urvalsförfarandena när det gäller den förväntade urvalsstorleken, och stegvisa förfaranden fungerar något men konsekvent bättre än stegneden för γ-FDP-kontroll, med förhållandet vänt för k-FWER-kontroll.
I samband med testning av J > 2 (fast) nollhypoteser om J-sekvenser av dataströmmar av godtycklig storlek, föreslår REF allmänna stegvisa och stegvisa förfaranden som ger kontroll av de samtidiga generaliserade felfrekvenserna av typ I och II.
Multiple Hypothesis Tests Controlling Generalized Error Rates for Sequential Data
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}