A note on e -values and multiple testing
关于 e 值与多重检验的一则研究AI 解读 ↓
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关于 e 值与多重检验的一则研究
- 研究问题
- 经典多重检验程序与基于 e 值的程序之间存在什么联系，这些联系能否用于构造新的多重检验方法？
- 方法与思路
- 作者通过适当定义 e 值连接 BH 与 e-BH 程序，并把相关构造推广到 Storey 程序及其他一般拒绝规则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称以统一形式总结了这些联系，为聚合不同检验程序或不同数据子集产生的 e 值提供设计思路。
- 阅读关注点
- 应核对各程序对应的 e 值构造、有效性与依赖条件，以及聚合之后能获得何种错误率控制保证。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断所有聚合方案都有效，也未提供新程序的功效比较或具体应用结果。
原文摘要
Summary We discover a connection between the Benjamini–Hochberg procedure and the e-Benjamini–Hochberg procedure (Wang & Ramdas, 2022) with a suitably defined set of e-values. This insight extends to Storey’s procedure and generalized versions of the Benjamini–Hochberg procedure and the model-free multiple testing procedure of Barber & Candés (2015) with a general form of rejection rules. We further summarize these findings in a unified form. These connections open up new possibilities for designing multiple testing procedures in various contexts by aggregating e-values from different procedures or assembling e-values from different data subsets.