穆特斯特

multtest：基于重抽样的多假设检验。基于非参数bootstrap和置换重采样的多测试过程（包括经验Bayes方法），用于控制家族错误率（FWER）、广义家族错误率（gFWER）、误报比例的尾部概率（TPPFP）和错误发现率（FDR）。实现了几种基于bootstrap的零分布选择（集中、集中和缩放、分位数转换）。可采用单步和分步方法。包括基于各种t-和F-统计量（包括基于线性和生存模型的回归参数的t-统计以及基于相关参数的t-统计）的测试。当使用t统计量探索假设时，用户还可以选择一个可能更快的零分布，它是多元正态分布，具有从向量影响函数导出的均值-零和方差协方差矩阵。结果以调整后的p值、置信域和检验统计截止值来报告。该方法可直接应用于DNA微阵列实验中差异表达基因的鉴定。

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zbMATH中的参考文献（参考文献22条)

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  1. 帕特里克·梅尔：现代心理测量学与R（2018）
  2. 克里斯桑卡兰；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
  3. 卢伦索，V.M。；Pires，A.M.：M-回归，错误发现率和离群值检测及其在遗传关联研究中的应用（2014）
  4. 米奇尼科夫斯基，杰弗里·C。；Gaile，Daniel P.：使用经验零分布对广义家族错误率的新表征（2014）
  5. 奥尔加Vsevolozhskaya；格林伍德，马克；Holodov，Dmitri:红细胞溶血功能方差分析中治疗水平的成对比较（2014）
  6. Vsevolozhskaya，美国。；格林伍德，医学博士。；贝兰特，G.J。；鲍威尔，S.L。；劳伦斯，R.L。；Repasky，K.S.：在函数方差分析中进行后续测试的组合函数和闭包原理（2013）
  7. Yata，Kazuyoshi；Aoshima，Makoto：使用扩展交叉数据矩阵方法对高维数据进行相关性测试（2013年）
  8. Kazua，Kazua；Aoshima，Makoto:对观测值低于维度的高维平均向量的推断（2012）
  9. 米奇尼科夫斯基，杰弗里·C。；金子，大卫；牧羊人，萝莉；Liu，Song:推导和比较单步控制方法中假阳性数的分布（k）-FWER（2011）
  10. 史蒂文斯，约翰·R。；贝尔，杰森·L。；阿斯顿，肯尼斯一世。；White，Kenneth L.：小样本基因表达数据的探针水平和probeset模型的比较（2010）ioport公司
  11. Yata，Kazuyoshi；Aoshima，Makoto:高维低样本数据的内在维数估计（D）-渐近性（2010）
  12. 原告，D。；克洛雷格，M。；Friguet，C.：依赖性下多重测试中FWER的控制（2009）
  13. 哈克斯塔特，琥珀J。；Hess，Ann M.：微阵列数据分析的增强能力过滤（2009）ioport公司
  14. 图格卢斯，凯瑟琳；Van der Laan，Mark J.：多阶段分析的修正FDR控制程序（2009）
  15. Dudoit，Sandrine；吉尔伯特，休斯顿北部。；van der Laan，Mark J.：控制广义尾概率和期望值错误率的基于重抽样的经验Bayes多重测试程序：关注错误发现率和模拟研究（2008）
  16. Dudoit，Sandrine；凯尔ş，Sündüz；van der Laan，Mark J.：与生物学注释元数据关联的多重测试（2008）
  17. 大卫，希兰；马蒂卡宁，雅诺；Dudoit，Sandrine；Ovaska，Seppo J.：进化计算算法统计性能比较的一般框架（2008）ioport公司
  18. 托尔斯滕·霍霍恩；库尔特霍尼克；马克·范德维尔；Achim Zeileis:实现一类置换测试：硬币包（2008）不是zbMATH
  19. Juan R.González，Lluís Armengol，Xavier Solé，Elisabet Guinó，Josep M.Mercader，Xavier Estivill，Víctor Moreno:SNPASOC:执行全基因组关联研究的R包（2007）不是zbMATH
  20. Segal，Mark R.：基因组学中的验证：CPG岛甲基化重温（2006）