穆特斯特

基于多重抽样的假设。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参考文献（20篇文章引用）

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  11. Yata，Kazuyoshi；Aoshima，Makoto:具有（D）-渐近性的高维低样本数据的内在维数估计（2010）
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  14. Tuglus，Catherine；Van der Laan，Mark J.：改进的多阶段分析FDR控制程序（2009）
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  17. Torsten Hothorn；Kurt Hornik；Mark van de Wiel；Achim Zeileis:实现一类置换测试：硬币包（2008）不是zbMATH
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