Adaptive Selection for False Discovery Rate Control Leveraging Symmetry
利用对称性的自适应选择与错误发现率控制AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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利用对称性的自适应选择与错误发现率控制
- 研究问题
- 在高维多重检验中，如何利用零假设统计量的对称性，同时保留非零特征的分布信息，以改善仅依赖一维镜像统计量时可能损失的功效？
- 方法与思路
- 作者提出基于对称性的自适应选择框架 SAS，利用零特征对应二维统计量的对称结构估计局部错误发现率，并据此确定拒绝域。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提供错误发现率控制渐近有效的理论依据，模拟与两个真实数据应用显示错误发现率控制良好，并报告相对已有方法的功效提升。
- 阅读关注点
- 应核对二维统计量如何构造、零假设对称性及依赖条件，以及局部错误发现率估计和自适应拒绝域如何共同保证整体错误发现率控制。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未给出有效性条件、有限样本保证和功效提升幅度，不能据此声称全面优于其他方法。
原文摘要
Controlling the false discovery rate (FDR) in high-dimensional multiple testing has recently been advanced through mirror statistics via knockoff and data splitting. However, these approaches primarily emphasize the symmetry structure of the one-dimensional mirror statistics while inadvertently overlooking the distribution information from non-null features when determining the rejection region, potentially causing a power loss. To tackle this challenge, we present a novel framework termed symmetry-based adaptive selection (SAS), which leverages the symmetry property of the two-dimensional statistics associated with the null features to estimate the local FDR and thereby determine the rejection region. We provide theoretical evidence for the asymptotic validity of FDR control and emphasize the superior power performance of our proposed SAS. Extensive numerical results from both synthetic experiments and two real-world datasets demonstrate that the proposed SAS achieves satisfactory FDR control and significant power improvements over existing methods. Supplementary materials for this article are available online, including a standardized description of the materials available for reproducing the work.