We discover a connection between the Benjamini-Hochberg (BH) procedure and the recently proposed e-BH procedure [Wang and Ramdas, 2022] with a suitably defined set of e-values. This insight extends to a generalized version of the BH procedure and the model-free multiple testing procedure in Barber and Cand\`es [2015] (BC) with a general form of rejection rules. The connection provides an effective way of developing new multiple testing procedures by aggregating or assembling e-values resulting from the BH and BC procedures and their use in different subsets of the data. In particular, we propose new multiple testing methodologies in three applications, including a hybrid approach that integrates the BH and BC procedures, a multiple testing procedure aimed at ensuring a new notion of fairness by controlling both the group-wise and overall false discovery rates (FDR), and a structure adaptive multiple testing procedure that can incorporate external covariate information to boost detection power. One notable feature of the proposed methods is that we use a data-dependent approach for assigning weights to e-values, significantly enhancing the efficiency of the resulting e-BH procedure. The construction of the weights is non-trivial and is motivated by the leave-one-out analysis for the BH and BC procedures. In theory, we prove that the proposed e-BH procedures with data-dependent weights in the three applications ensure finite sample FDR control. Furthermore, we demonstrate the efficiency of the proposed methods through numerical studies in the three applications.


翻译:我们发现Benjamini-Hochberg (BH)程序与新近提出的e-BH程序[Wang and Ramdas, 2022]之间,在适当定义一组e-值的情况下存在联系。这一洞见可推广至BH程序的广义版本,以及Barber和Candès[2015] (BC)中采用一般形式拒绝规则的无模型多重检验程序。该联系通过聚合或组合源自BH和BC程序及其在不同数据子集中应用所产生的e-值,为开发新的多重检验程序提供了有效途径。具体而言,我们在三个应用中提出了新的多重检验方法:一种整合BH和BC程序的混合方法;一种旨在通过同时控制组间和整体错误发现率(FDR)来确保新型公平性概念的多重检验程序;以及一种可整合外部协变量信息以提升检测能力的结构自适应多重检验程序。所提方法的显著特征在于采用数据依赖方式为e-值分配权重,显著提升了所得e-BH程序的效率。该权重的构造具有非平凡性,其动机源于BH和BC程序的留一分析。理论上,我们证明了在三个应用中提出的带数据依赖权重的e-BH程序能确保有限样本FDR控制。此外,我们通过三个应用中的数值研究验证了所提方法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:33
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:21
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员