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。


zbMATH参考文献(引用于 29篇文章

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按年份排序(引用)
  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)