An adaptive null proportion estimator for false discovery rate control
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分类依据与纠错
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用于错误发现率控制的自适应零假设比例估计量
- 研究问题
- 如何为零假设比例估计选择数据驱动超参数，在提高自适应 BH 检验功效的同时保持错误发现率控制？
- 方法与思路
- 作者提出一类自适应超参数，用鞅论证建立错误发现率控制，并在该类中设计最大化拒绝数量的具体配置。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该配置在混合模型下收敛至最优超参数，并在保守零分布或一定比例弱信号情形下取得功效提升。
- 阅读关注点
- 应核对鞅论证需要的检验依赖条件、超参数允许范围，以及最优性的定义和混合模型下的收敛要求。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，错误发现率控制的完整条件未说明；所述功效提升不能推广到任意信号与依赖结构。
原文摘要
Abstract The false discovery rate is a commonly used criterion in multiple testing, and the Benjamini–Hochberg procedure is a standard approach to false discovery rate control. To increase its power, adaptive Benjamini–Hochberg procedures, that use estimates of the null proportion, have been proposed. A particularly popular approach being that based on Storey’s estimator. The performance of Storey’s estimator hinges on a critical hyperparameter, such that a pre-fixed configuration may lack power and existing data-driven hyperparameters may compromise false discovery rate control. In this work, we propose a novel class of adaptive hyperparameters and establish the false discovery rate control of the associated adaptive Benjamini–Hochberg procedure using a martingale argument. Within this class of data-driven hyperparameters, we further present a specific configuration designed to maximize the number of rejections and characterize its convergence to the optimal hyperparameter under a mixture model. The proposed method exhibits significant power gains, particularly in cases with a conservative null distribution, which are common in composite null testing, or with a moderate proportion of weak nonnulls, as is typically observed in biological experiments with enrichment processes.