A Bayesian perspective on the Bonferroni adjustment
Bonferroni 调整的贝叶斯视角AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般多重检验的贝叶斯与频率学派对应，没有所列领域细分的直接证据。
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…
关注这篇论文的作者
Bonferroni 调整的贝叶斯视角
- 研究问题
- 多重检验中，经 Bonferroni 调整的显著性概率，能否与考虑多个假设后调整的零假设后验概率建立近似对应关系？
- 方法与思路
- 作者将单变量检验中显著性概率与后验零假设概率的比较扩展至多重检验，分析先验评估调整所导致的后验概率变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出若干条件，使调整后的后验概率与 Bonferroni 调整后的显著性概率大致对应，为两种检验解释提供条件性联系。
- 阅读关注点
- 应核对先验如何随假设数量调整、近似对应的误差和适用范围，以及多假设结构或依赖关系是否进入所给条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；对应条件及近似精度未展示，不能将调整后的显著性概率直接视为后验概率。
原文摘要
Bayes/frequentist correspondences between the p-value and the posterior probability of the null hypothesis have been studied in univariate hypothesis testing situations. This paper extends these comparisons to multiple testing and in particular to the Bonferroni multiple testing method, in which p-values are adjusted by multiplying by k, the number of tests considered. In the Bayesian setting, prior assessments may need to be adjusted to account for multiple hypotheses, resulting in corresponding adjustments to the posterior probabilities. Conditions are given for which the adjusted posterior probabilities roughly correspond to Bonferroni adjusted p-values.