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A Multiple-Testing Procedure for High-Dimensional Mediation Hypotheses

James Y. Dai · Janet L. Stanford · Michael LeBlanc刊期 2022-01-02 · 卷 117（537）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

高维中介假设的多重检验程序AI 解读

Mediation analysis is of rising interest in epidemiology and clinical trials. Among existing methods, the joint significance (JS) test yields an overly conservative type I error rate and low power, particularly for high-dimensional mediation hypotheses. In this article we develop a multiple-testing procedure that accurately controls the family-wise error rate (FWER) and the false discovery rate (FDR) when testing high-dimensional mediation hypotheses. The core of our…

微观 · 因果推断高维与机器学习分位数与分布
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