Statistical properties of an early stopping rule for resampling-based multiple testing
重抽样多重检验早停规则的统计性质AI 解读 ↓
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重抽样多重检验早停规则的统计性质
- 研究问题
- 多重假设检验需要大量重抽样时，如何提前停止部分检验的计算，同时限制其拒绝集合偏离完整重抽样结果的概率？
- 方法与思路
- 作者提出简单早停规则，允许在一部分检验上提前结束重抽样，并分析拒绝集合差异的概率和多重检验误差界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了与不早停程序得到不同拒绝集合的概率较低，并给出误差界；模拟显示其计算节省超过其他可用程序。
- 阅读关注点
- 应核对早停触发规则、概率界针对哪些随机来源，以及多重检验误差保证和计算比较所依赖的重抽样设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，未说明误差控制的具体类型、界的大小或节省幅度；较低差异概率不表示拒绝集合总是相同。
原文摘要
Resampling-based methods for multiple hypothesis testing often lead to long run times when the number of tests is large. This paper presents a simple rule that substantially reduces computation by allowing resampling to terminate early on a subset of tests. We prove that the method has a low probability of obtaining a set of rejected hypotheses different from those rejected without early stopping, and obtain error bounds for multiple hypothesis testing. Simulation shows that our approach saves more computation than other available procedures.