Câu hỏi được gắn thẻ «false-discovery-rate»

Một phần dự kiến ​​của các giả thuyết rỗng bị bác bỏ nhưng bị bác bỏ một cách sai lầm, tức là phần của các phát hiện quan trọng thực sự không đúng. Một phương pháp để kiểm soát FDR trong nhiều thử nghiệm là thủ tục Benjamini-Hochberg.

5
Ý nghĩa của sự phụ thuộc tích cực của Viking là điều kiện để sử dụng phương pháp thông thường để kiểm soát FDR
Stewamini và Hochberg đã phát triển phương pháp đầu tiên (và vẫn được sử dụng rộng rãi nhất, tôi nghĩ) để kiểm soát tỷ lệ phát hiện sai (FDR). Tôi muốn bắt đầu với một loạt các giá trị P, mỗi giá trị để so sánh khác nhau và quyết …
2
Sự khác biệt thực tế giữa các thủ tục tỷ lệ phát hiện sai của Stewamini & Hochberg (1995) và Stewamini & Yekutieli (2001) là gì?
Chương trình thống kê của tôi thực hiện cả hai thủ tục phát hiện sai (FDR) của Stewamini & Hochberg (1995) và Stewamini & Yekutieli (2001). Tôi đã cố gắng hết sức để đọc qua bài báo sau, nhưng nó khá dày đặc về mặt toán học và tôi không …
3
Tại sao không sửa chữa nhiều giả thuyết được áp dụng cho tất cả các thí nghiệm kể từ buổi bình minh của thời gian?
Chúng tôi biết rằng chúng tôi phải áp dụng các hiệu chỉnh giống như Stewamini Hochberg cho thử nghiệm nhiều giả thuyết cho các thử nghiệm dựa trên một bộ dữ liệu duy nhất, để kiểm soát tỷ lệ phát hiện sai, nếu không tất cả các thử nghiệm cho …
3
Nhầm lẫn với tỷ lệ phát hiện sai và thử nghiệm nhiều lần (trên Colquhoun 2014)
Tôi đã đọc bài báo tuyệt vời này của David Colquhoun: Một cuộc điều tra về tỷ lệ phát hiện sai và giải thích sai về giá trị p (2014). Về bản chất, ông giải thích tại sao tỷ lệ phát hiện sai (FDR) có thể lên tới mặc dù …
1
Ý nghĩa ngôn ngữ đơn giản của các bài kiểm tra độc lập và phụ thuộc vào những người khác
Trong cả tài liệu về tỷ lệ lỗi thông minh của gia đình (FWER) và tỷ lệ phát hiện sai (FDR), các phương pháp kiểm soát FWER hoặc FDR cụ thể được cho là phù hợp với các thử nghiệm phụ thuộc hoặc độc lập. Ví dụ, trong bài báo …
1
Trực giác đằng sau các mẫu trao đổi theo giả thuyết null là gì?
Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.