周白玉;王永红（Wong，Wing Hung） 基于bootstrap的非参数方差分析方法及其在因子微阵列数据中的应用。 （英语） Zbl 1214.62047号 统计正弦。 21，第2期，495-514（2011）. 摘要：许多微阵列实验都有析因设计，但很少有明确开发的统计方法来处理这些实验中的析因分析。我们提出了一种基于bootstrap的非参数方差分析（NANOVA）方法和基因分类算法，根据因子效应将基因分为不同的组。该方法包括单向和双向模型，以及平衡和非平衡实验设计。过程中嵌入了错误发现率（FDR）估计，并且该方法对异常值具有鲁棒性。基因分类算法基于一系列NANOVA测试。每个测试的错误发现率都得到了仔细控制。每组中的基因表达模式由不同的方差分析结构建模。我们使用模拟和微阵列数据证明了NANOVA的性能。 MSC公司： 62G08号 非参数回归和分位数回归 62G09号 非参数统计重采样方法 62J10型 方差和协方差分析（ANOVA） 62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析 62K15型 因子统计设计 92D10型 遗传学和表观遗传学 关键词：引导重新采样;析因设计;错误发现率估计;基因分类;微阵列;稳健性试验 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Zhou}和\textit{W.H.Wong}，Stat.Sin。21，第2号，495--514（2011；Zbl 1214.62047） 全文： 内政部 链接 链接