Inom många vetenskapsområden observerar vi en responsvariabel tillsammans med ett stort antal potentiella förklarande variabler, och vill kunna upptäcka vilka variabler som verkligen förknippas med svaret. Samtidigt behöver vi veta att den falska upptäcktsfrekvensen (FDR) - den förväntade bråkdelen av falska upptäckter bland alla upptäckter - inte är för hög, för att försäkra forskaren om att de flesta upptäckterna verkligen är sanna och reproducerbara. Detta dokument introducerar knockoff-filtret, ett nytt förfarande för variabelt urval som styr FDR i den statistiska linjära modellen när det finns minst lika många observationer som variabler. Denna metod uppnår exakt FDR-kontroll i finita provinställningar oavsett design eller kovariater, antalet variabler i modellen, och amplituderna av de okända regressionskoefficienterna, och kräver ingen kunskap om bullernivån. Som namnet antyder, fungerar metoden genom att tillverka knockoff variabler som är billiga-deras konstruktion inte kräver några nya data-och är utformade för att efterlikna den korrelationsstruktur som finns inom de befintliga variablerna, på ett sätt som möjliggör korrekt FDR kontroll, utöver vad som är möjligt med permutation-baserade metoder. Metoden för knockoffs är mycket allmän och flexibel, och kan arbeta med en bred klass av teststatistik. Vi testar metoden i kombination med statistik från Lasso för gles regression, och får empiriska resultat som visar att den resulterande metoden har mycket mer makt än befintliga urvalsregler när andelen nollvariabler är hög. Vi tillämpar även knockoff-filtret på HIV-data med målet att identifiera de mutationer som är förknippade med en form av resistens mot behandlingsplaner.
Alternativt infördes nyligen av REF för att konstruera en uppsättning s.k. "knockoff"-variabler som imiterar de ursprungliga variablernas korrelationsstruktur, men som inte är kopplade till svarsvariabeln.
Controlling the false discovery rate via knockoffs
{'venue': 'Annals of Statistics 2015, Vol. 43, No. 5, 2055-2085', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}