Estimation of a Two-component Mixture Model with Applications to Multiple Testing
双成分混合模型的估计及其多重检验应用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：摘要涉及通用混合分布与多重检验，未给出结构估计或经济分布效应的直接依据。
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双成分混合模型的估计及其多重检验应用
- 研究问题
- 在一个成分分布已知的双成分混合模型中，如何由独立同分布样本估计混合比例和未知分布，并处理识别与置信界问题？
- 方法与思路
- 作者借助形状约束函数估计构造非参数估计量，研究一致性、混合比例的收敛速率和极限，并构造有限样本置信下界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出自动化、分布无关且具有诚实覆盖性质的混合比例置信下界，并讨论识别、密度估计及多重检验应用。
- 阅读关注点
- 应核对混合模型的识别条件、形状约束如何使用、诚实置信下界的覆盖范围，以及模拟比较和两项应用的评价标准。
- 阅读边界
- 依据所给 Crossref 摘要，未提供具体识别条件、收敛速率或比较数值；不能推断未知成分在任意混合模型中均可识别。
原文摘要
Summary We consider a two-component mixture model with one known component. We develop methods for estimating the mixing proportion and the unknown distribution non-parametrically, given independent and identically distributed data from the mixture model, using ideas from shape-restricted function estimation. We establish the consistency of our estimators. We find the rate of convergence and asymptotic limit of the estimator for the mixing proportion. Completely automated distribution-free honest finite sample lower confidence bounds are developed for the mixing proportion. Connection to the problem of multiple testing is discussed. The identifiability of the model and the estimation of the density of the unknown distribution are also addressed. We compare the estimators proposed, which are easily implementable, with some of the existing procedures through simulation studies and analyse two data sets: one arising from an application in astronomy and the other from a microarray experiment.