Beställda testförfaranden är flera testförfaranden som utnyttjar en förspecificerad beställning av nullhypoteser, från de flesta till minst lovande. Vi analyserar och jämför kraften i flera nya förslag med hjälp av den asymptotiska ramen Li och Barber (2015). Medan ackumulation tester inklusive ForwardStop kan vara ganska kraftfull när beställningen är mycket informativ, de är asymptotiskt maktlös när beställningen är svagare. Däremot Selektiv SeqStep, föreslås av Barber och Candès (2015), är mycket mindre känslig för kvaliteten på beställningen. Vi jämför kraften i dessa förfaranden i olika régimes, drar slutsatsen att Selektiv SeqStep dominerar ackumuleringstest om antingen beställningen är svag eller icke-null hypoteser är gles eller svag. Motiverad av vår asymptotiska analys får vi fram en förbättrad version av Selective SeqStep som vi kallar Adaptive SeqStep, jämförbar med Storeys förbättring av Benjamini-Hochberg-proceduren. Vi jämför dessa metoder med GEOQuery data set analyseras av (Li & Barber, 2015) och hitta Adaptive SeqStep har goda prestanda för både bra och dåliga tidigare beställningar.
REF härleder en förbättrad version av Selective SeqStep, som kallas Adaptive SeqStep.
Power of Ordered Hypothesis Testing
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}