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隐马尔可夫随机场模型下具有方向误差控制的多重测试的扩展似然方法。 (英语) Zbl 1347.62094号

摘要:当前的多重测试程序通常基于观察结果独立性的假设。然而,基因组学和神经影像学的观察结果是相互关联的,忽略这种关联会严重歪曲测试的结论。此外,大多数测试只将双边替代方案作为一个双作用问题进行研究,不考虑方向误差。效果迹象中的错误规范不应被视为权力。在本研究中,我们推导了一个最优的多重测试程序,以纳入测试之间的依赖性,控制定向错误发现率。使用隐马尔可夫随机场模型进行基因表达和神经成像的实际数据示例表明,合适的模型对测试效率至关重要。在似然法中,对相关性结构和模型选择工具进行适当建模可以提高测试的性能。报告各种错误率的估计值对测试的有效性很有用。

MSC公司:

62H15型 多元分析中的假设检验
62M40型 随机字段;图像分析

软件:

混合器
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全文: 内政部

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