Asymptotic optimality of the Westfall–Young permutation procedure for multiple testing under dependence
依赖下 Westfall–Young 多重检验置换程序的渐近最优性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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依赖下 Westfall–Young 多重检验置换程序的渐近最优性
- 研究问题
- 大规模多重检验中，统计量相关会使常规校正过于保守；置换方法在何种依赖结构下能保留最优功效？
- 方法与思路
- 作者研究 Westfall–Young 置换程序，在检验数量趋于无穷且检验具有块依赖与稀疏结构时分析功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该置换方法对具有所述块依赖和稀疏结构的一大类检验问题具有渐近最优功效，但未列出具体条件。
- 阅读关注点
- 应核对块依赖、稀疏性及置换有效性的精确要求，以及最优功效的比较基准和所控制的错误率。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；渐近最优性不能直接保证有限样本表现，也不能扩展到任意依赖结构。
原文摘要
Test statistics are often strongly dependent in large-scale multiple testing applications. Most corrections for multiplicity are unduly conservative for correlated test statistics, resulting in a loss of power to detect true positives. We show that the Westfall–Young permutation method has asymptotically optimal power for a broad class of testing problems with a block-dependence and sparsity structure among the tests, when the number of tests tends to infinity.