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Controlling the FDR in Imperfect Matches to an Incomplete Database

Uri Keich · William Stafford Noble刊期 2018-07-03 · 卷 113（523）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

不完整数据库中不完美匹配的错误发现率控制AI 解读

We consider the problem of controlling the FDR among discoveries from searching an incomplete database. This problem differs from the classical multiple testing setting because there are two different types of false discoveries: those arising from objects that have no match in the database and those that are incorrectly matched. We show that commonly used FDR controlling procedures are inadequate for this setup, a special case of which is tandem mass spectrum identification.…

多重检验与同时推断
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