福多尔

R包fdrtool：估计（局部）错误发现率和更高的批评。该软件包允许估计各种空模型（p值、z分数、相关系数、t分数）的基于尾部区域的错误发现率（Fdr）和局部错误发现率（Fdr）。从数据中自适应估计空值的比例和零分布的参数。此外，该软件包还包含用于非参数密度估计（Grenander estimator）、用于单调回归（带权重的等张回归和反张回归）、用于计算半正态分布和相关分布的最大凸最小值（GCM）和最小凹主量（LCM）的函数，并计算了经验高评分数和相应的决策阈值。

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zbMATH参考文献（引用于 29篇文章

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  1. Martin，Ryan:单调密度的经验先验和后验集中率（2019）
  2. Sanguinetti，Guido（编辑）；Huynh Thu，V–n Anh（编辑）：基因调控网络。方法和方案（2019年）
  3. Gregory Darnell；Georgiev，Stoyan；Mukherjee，Sayan；Engelhardt，Barbara E.：海量数据的自适应随机降维（2017）
  4. Mahmoudi，Mohammad Reza；Maleki，Mohsen:一种检测周期性相关结构的新方法（2017）
  5. Miok，Viktorian；Wilting，Saskia M.；van Wieringen，Wessel N.：基于多元时间过程OMIC数据的VAR（1）模型及其时间序列链图的岭估计（2017）
  6. Nearellahi，A.R.；Soltani，A.R.；Mahmoudi，M.R.：通过周期图渐近分布进行周期相关建模（2017年）
  7. 聂紫欣；梁坤：自适应滤波增强检测差异表达基因的能力（2017）
  8. Yuan，Ao；Giurcanu，Mihai；Luta，George；Tan，Ming T.：不完全数据模型的带条件核的U-统计量（2017）
  9. Lee，Namgil；Choi，Hyemi；Kim，Sung-Ho:噪声正态分布标度混合的高维VAR模型的Bayes收缩估计（2016）
  10. Mukhopadhayy，Subhadeep:大规模信号检测：统一视角（2016）
  11. Bickel，David R.：检查多个贝叶斯模型的数据冲突后的推断，以及应用于减轻拒绝优先权的影响（2015年）
  12. Huang，Furong；Niranjan，联合国；Hakeem，Mohammad Umar；Anandkumar，Animashree:用于学习潜在变量模型的在线张量方法（2015）
  13. Heller，Ruth；Yekutieli，Daniel:全基因组关联研究的可复制性分析（2014）
  14. Kris Sankaran；Susan Holmes:Structsi:分组或分层结构数据的同步和选择性推理（2014）不是zbMATH
  15. Phillips，Daisy；Ghosh，Debasis:用Voronoi图检验分离假设及其在遗传学中的应用（2014）
  16. Won，Joong Ho；Lim，Johan；Yu，Donghyeon；Kim，Byung-Soo；Kim，Kyunga:单调错误发现率（2014）
  17. Daniel Dvorkin；Biehs，Brian；Kechris，Katerina:整合多个基因组规模数据源的图形模型方法（2013）
  18. Martin，Ryan；Tokdar，Surya T.：大规模多重测试的非参数经验贝叶斯框架（2012）
  19. Sacha Epskamp；Angélique Cramer；Lourens Waldorp；Verena Schmittmann；Denny Borsboom：心理测量数据中关系的网络可视化（2012）不是zbMATH
  20. Bücher，Axel；Dette，Holger；Volgushev，Stanislav:Pickands相关函数的新估计量和极值相关性检验（2011）