平滑FDR

错误发现率平滑(smoothfdr)。smoothfdr包提供了一种经验Bayes方法来开发大型多重测试问题中的空间结构。FDR平滑可以自动找到重要测试统计量的空间局部区域。然后,它在这些区域内放宽统计显著性的阈值,并在其他地方收紧阈值,以将总的错误发现率控制在给定的水平上。这将提高功率,并使信号与噪声的空间分离更加清晰。它倾向于检测出比现有FDR控制方法检测到的模式在生物学上更可信的模式。有关FDR平滑如何工作的详细描述,请参阅有关arXiv的文章。