陆地景观 swMATH ID: 16751 软件作者： 卡斯滕·沃夫（Carsten Wiuf）；乔纳坦Schaumburg-Müller Pallesen；Leslie Foldager；雅各布格罗夫 描述： LandScape：一种简单的方法，无需预先分组即可聚合p值和其他随机变量。在许多科学领域，人们习惯于同时进行许多，甚至可能是数百万次的测试。为了获得统计能力，通常基于预先定义的区域或滑动窗口等标准对测试进行分组。然而，选择分组标准并不简单，结果可能取决于所选标准。因此，不依赖先验标准而汇总或汇总测试统计数据或（p）值的方法是可取的。我们提出了一种简单的方法，可以将随机变量序列（如测试统计或（p）值）聚合为较少的变量，而无需假定预先定义的组。基于理论考虑和重采样技术，我们提供了不同的方法来评估聚集变量的重要性，并表明在某些假设下，FWER在强意义上是受控的。通过仿真和实际数据分析验证了该方法的有效性。我们的方法可能是对依赖于单独评估测试统计数据的标准程序的有益补充。此外，由于不可知且不依赖预定义的选定区域，它可能是传统使用的区域（p）值聚合方法的实际替代方法。该方法是用Python实现的，可以在线免费获得（通过GitHub，请参阅补充信息）。 主页： 网址：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27269897 关键词： 关联映射;基因组扫描;多重测试;随机游走 相关软件： github;区域R;蟒蛇 引用于： 1文件 3位作者引用 1 莱斯利·福克纳 1 雅各布格罗夫 1 乔纳坦Schaumburg-Müller Pallesen 连载1篇 1 遗传学和分子生物学中的统计应用 在3个字段中引用 1 概率论与随机过程（60-XX） 1 统计学（62-XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文