爱丽丝·S·惠特莫尔。 多重测试的贝叶斯错误发现率。 （英语） Zbl 1119.62379号 J.应用。斯达。 34，第1-2、1-9号（2007）. 摘要：基因多态性和基因-环境相互作用的病例对照研究报告了大量具有统计意义的相关性，其中许多可能是虚假的。这个问题反映了任何一个零假设都是错误的先验概率很低，以及给定研究报告的大量测试结果。在低先验概率的贝叶斯方法中，Wacholder等人（2004）建议在给定研究数据的情况下，用后验概率来补充假设的p值。Benjamini&Hochberg（1995）采用频率学家的方法来解决测试多重性问题，提出了一种假设-拒绝规则，通过控制错误发现率而不是由Bonferroni校正控制的家庭错误率来提供更大的统计能力。本文定义了贝叶斯错误发现率，并提出了一种基于贝叶斯的拒绝规则来控制它，用于评估乳腺癌风险和参与修复双链DNA断裂的基因的遗传多态性的病例对照研究中报告的相关性。 引用于5文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 2015年1月62日 贝叶斯推断 62J15型 配对和多重比较；多次测试 关键词：贝叶斯;乳腺癌;错误发现率;假阳性报告概率;单倍型;多重比较;单核苷酸多态性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.S.Whittemore}，J.Appl。Stat.34，No.1--2，1--9（2007；Zbl 1119.62379） 全文： 内政部 参考文献： [1] Benjamini Y.，《皇家统计学会杂志》，B辑，《方法学》57页289–（1995） [2] DOI:10.1214/aos/1013699998·Zbl 1041.62061号 ·doi:10.1214/aos/1013699998 [3] DOI:10.1093/hmg/11.12.1399·doi:10.1093/hmg/11.12.1399 [4] 内政部：10.1093/jnci/dji122·doi:10.1093/jnci/dji122 [5] McCullagh P.，广义线性模型，，2。编辑（1991）·Zbl 0800.62432号 [6] Storey，J.D.和Tibshirani，R.全基因组研究的统计意义。美国国家科学院院刊第100卷（16），第9440-9445页·兹比尔1130.62385 [7] 内政部：10.1093/jnci/djh094·doi:10.1093/jnci/djh094 [8] 内政部：10.1093/jnci/djh075·doi:10.1093/jnci/djh075 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。