Chapter 3 Significance Testing Algorithms ぱらぱらめくる『Large-Scale Simultaneous Inference (講義＠Stanford)』

• 古めの手法を見ておこう
• 3.1 p-Values and z-Values
  • １つのテストのために作られている
  • たくさん並行してテストしたら分布を見ておかないと
  • 特に、１つのテストで保守的に立ちつつ検定するようにできている(ことが多い)ので、たくさんをならべたときに、それが思ったような分布になるかどうかは確認が必要
• 3.2 Adjusted p-Values and the FWER
  • Sidak's method
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  • Holm's procedure for j-th
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• 3.3 Stepwise Algorithm
  • たくさんあるうち、最小のものを評価する基準で複数のポジティブを採択してよいのか、とか
  • とても小さいp値が出ているとき、それより大きめのp値についての判断には、小さい側のp値のことを考慮せず、「何番目に小さい」ということだけで判断してよいのか、というような問題がある
• 3.4 Permutation Algorithms
  • 非独立なものがあるときに有用だが、FDR基本的には、すべてが帰無、という前提に立っている
• 3.5 Other Control Criteria