A general interactive framework for false discovery rate control under structural constraints
结构约束下控制错误发现率的一般交互框架AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般结构化多重检验；有向无环图只是约束应用，未明确研究经济网络、干扰或所列其他对象，分类证据不足。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
结构约束下控制错误发现率的一般交互框架
- 研究问题
- 当拒绝集合须满足复杂结构约束且分析者可根据数据交互调整时，如何保持灵活筛选，同时实现有限样本错误发现率控制？
- 方法与思路
- 作者结合累积检验与数据切分保留信息的思想，用信息遮蔽协议逐步缩减候选拒绝集合，并提供多类结构化更新规则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在遮蔽协议下框架可容纳任意数据自适应更新规则并控制错误发现率，适用于凸区域、有向无环图及 knockoff 扩展。
- 阅读关注点
- 应核对信息遮蔽允许观察的内容、有效性所需的检验统计量条件，以及结构约束和 knockoff 扩展如何进入交互协议。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；有效性所需的依赖与统计量条件未说明，“任意更新”限于所述协议，不能外推到无限制交互或其他版本。
原文摘要
Summary We propose a general framework based on selectively traversed accumulation rules for interactive multiple testing with generic structural constraints on the rejection set. It combines accumulation tests from ordered multiple testing with data-carving ideas from post-selection inference, allowing highly flexible adaptation to generic structural information. Our procedure defines an interactive protocol for gradually pruning a candidate rejection set, beginning with the set of all hypotheses and shrinking the set with each step. By restricting the information at each step via a technique we call masking, our protocol enables interaction while controlling the false discovery rate in finite samples for any data-adaptive update rule that the analyst may choose. We suggest update rules for a variety of applications with complex structural constraints, demonstrate that selectively traversed accumulation rules perform well in problems ranging from convex region detection to false discovery rate control on directed acyclic graphs, and show how to extend the framework to regression problems where knockoff statistics are available in lieu of $p$-values.