The false discovery rate (FDR) is the most widely used error metric in modern multiple testing. We provide a comprehensive analysis of the admissibility of e-value-based procedures with FDR control. We consider both simultaneous and point procedures and introduce strong and weak notions of dominance. Every simultaneous procedure is strongly, and hence weakly, dominated by an admissible weighted-mean closed e-Benjamini--Hochberg ($\overline{\mathrm{eBH}}$) procedure, and thus weighted-mean $\overline{\mathrm{eBH}}$ procedures form a complete class. Every constant-free weighted-mean $\overline{\mathrm{eBH}}$ procedure is admissible at every level, and we propose two ways for choosing constant-free weights based on side information, such as pre-screening data. Within the symmetric class, the usual mean $\overline{\mathrm{eBH}}$ procedure is the largest element if and only if the FDR level is small enough; otherwise this class has no largest element. We also obtain results on the admissibility of symmetric weighted-mean $\overline{\mathrm{eBH}}$ procedures with non-zero constant terms. Point e-testing procedures have a parallel theory of admissibility. These results highlight the central role of weighted-mean $\overline{\mathrm{eBH}}$ procedures in multiple testing.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【AAAI2025】核感知图提示学习用于少样本异常检测
专知会员服务
18+阅读 · 2024年12月24日
《利用近端策略优化估计最佳飞行轨迹》最新140页
专知会员服务
22+阅读 · 2024年11月14日
【CMU博士论文】分布偏移下的不确定性量化,226页pdf
专知会员服务
31+阅读 · 2023年9月30日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
使用 Keras Tuner 调节超参数
TensorFlow
15+阅读 · 2020年2月6日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月19日
【机器视觉】表面缺陷检测:机器视觉检测技术
产业智能官
25+阅读 · 2018年5月30日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4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
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
1+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
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关资讯
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
使用 Keras Tuner 调节超参数
TensorFlow
15+阅读 · 2020年2月6日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
异常检测的阈值,你怎么选?给你整理好了...
机器学习算法与Python学习
10+阅读 · 2018年9月19日
【机器视觉】表面缺陷检测:机器视觉检测技术
产业智能官
25+阅读 · 2018年5月30日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4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
相关基金
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
1+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员