Vi utvecklar en ny metod för frekventist flera tester med Bayesian tidigare information. Vår procedur finner en ny uppsättning optimala p-värden vikter som kallas Bayes vikter. Tidigare information är relevant för många flerfaldiga testproblem. Befintliga metoder antar fasta, kända effektstorlekar tillgängliga från tidigare studier. Oviss information är dock vanligtvis normen. För en Gaussian tidigare effektstorlekar, visar vi att hitta den optimala vikter är ett icke-konvext problem. Trots den icke-konvexitet, vi ger en effektiv algoritm som löser detta problem nästan exakt. Vi visar att vår metod kan upptäcka nya loci i genom-omfattande associationsstudier. På flera datamängder jämförs den gynnsamt med andra metoder. Öppen källkod finns tillgänglig.
REF visade hur man hittar vikterna effektivt under en Gaussian tidigare.
Optimal Multiple Testing Under a Gaussian Prior on the Effect Sizes
{'venue': 'Biometrika', 'journal': 'Biometrika', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}