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马荣；Tony Cai，T。；李洪哲

高维logistic回归模型的全局和同步假设检验。 （英语） Zbl 1464.62306号

美国统计协会。 116，编号534，984-998（2021）.
摘要：高维logistic回归广泛用于分析具有二元结果的数据。在本文中，在单回归和双回归设置中都考虑了回归系数的全局测试和大规模多重测试。利用广义低维投影进行偏差校正，构造了检验全局零假设的检验统计量，并导出了其渐近零分布。建立了全局测试的下界，表明该测试在一定的稀疏性范围内是渐近极小极大最优的。为了同时测试各个系数，提出了多种测试方法，并证明了这些方法可以渐近控制错误发现率和错误发现变量。进行了模拟研究，以检验所提出的试验的数值性能及其相对于现有方法的优越性。通过分析代谢组学研究的数据集，也可以说明测试程序，该研究调查粪便代谢物与小儿克罗恩病之间的关系以及治疗对这种关系的影响。

引用于11文件

MSC公司：

62H15型 多元分析中的假设检验
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）

关键词：

错误发现率；全球测试；大规模多重测试；极小极大下界

软件：

测试BMN
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Ma}et al.，J.Am.Stat.Assoc.116，编号534，984--998（2021；Zbl 1464.62306）
全文： 内政部 arXiv公司

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