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双层结构检验方法的比较研究
1
作者
蔡晴云
杨晶
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第17期22-25,共4页
在海量数据的假设检验中,传统的假设检验方法和错误控制率会导致重要的信号被遗漏掉。文章提出利用数据结构进行分层检验,并结合较为宽松的错误发现率(FDR)进行控制;重点讨论了双层结构检验中检验阈值的选择,对比单层和双层结构检验方法...
在海量数据的假设检验中,传统的假设检验方法和错误控制率会导致重要的信号被遗漏掉。文章提出利用数据结构进行分层检验,并结合较为宽松的错误发现率(FDR)进行控制;重点讨论了双层结构检验中检验阈值的选择,对比单层和双层结构检验方法,分析它们的优点并利用Monte Carlo数值模拟它们在错误控制率和检验灵敏度上的表现。
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关键词
假设检验
FDR
分层检验
MONTE
CARLO模拟
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职称材料
题名
双层结构检验方法的比较研究
1
作者
蔡晴云
杨晶
机构
厦门大学国际学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第17期22-25,共4页
基金
国家自然科学基金青年项目(71402155)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(20720161087)
文摘
在海量数据的假设检验中,传统的假设检验方法和错误控制率会导致重要的信号被遗漏掉。文章提出利用数据结构进行分层检验,并结合较为宽松的错误发现率(FDR)进行控制;重点讨论了双层结构检验中检验阈值的选择,对比单层和双层结构检验方法,分析它们的优点并利用Monte Carlo数值模拟它们在错误控制率和检验灵敏度上的表现。
关键词
假设检验
FDR
分层检验
MONTE
CARLO模拟
Keywords
hypothesis testing
FDR
hierarchical testing
Monte Carlo simulation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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1
双层结构检验方法的比较研究
蔡晴云
杨晶
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
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