E-values have gained attention as potential alternatives to p-values as measures of uncertainty, significance and evidence. In brief, e-values are realized by random variables with expectation at most one under the null; examples include betting scores, (point null) Bayes factors, likelihood ratios and stopped supermartingales. We design a natural analog of the Benjamini-Hochberg (BH) procedure for false discovery rate (FDR) control that utilizes e-values, called the e-BH procedure, and compare it with the standard procedure for p-values. One of our central results is that, unlike the usual BH procedure, the e-BH procedure controls the FDR at the desired level -- with no correction -- for any dependence structure between the e-values. We illustrate that the new procedure is convenient in various settings of complicated dependence, structured and post-selection hypotheses, and multi-armed bandit problems. Moreover, the BH procedure is a special case of the e-BH procedure through calibration between p-values and e-values. Overall, the e-BH procedure is a novel, powerful and general tool for multiple testing under dependence, that is complementary to the BH procedure, each being an appropriate choice in different applications.


翻译:电子价值作为不确定性、意义和证据的衡量标准,作为P值的潜在替代物,得到了人们的注意。简言之,电子价值是通过随机变量实现的,预期多数在无效值下;例子包括赌注分数、(点空)贝斯系数、概率比率和停止超离值。我们设计了一个Benjani-Hochberg(BH)程序天然模拟程序,用于假发现率(FDR)控制,该程序使用电子价值,称为e-BH程序,并与P-价值标准程序进行比较。我们的核心结果之一是,与通常的BH程序不同,e-BH程序在理想水平上控制FDR(没有纠正)电子价值之间任何依赖性结构。我们指出,新程序在各种复杂依赖性、结构化和选后假设以及多臂强的土匪问题的环境中是方便的。此外,BH程序是电子-BH程序的一个特殊案例,通过校准P-价值和电子价值之间的标准程序。总的来说,e-BH程序是一种新颖的、强大的和通用工具,在B-H程序下对多种依赖性进行适当的测试是一种新的、强大的和通用工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月4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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2018年12月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
8+阅读 · 2020年10月9日
Arxiv
4+阅读 · 2020年3月19日
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
21+阅读 · 2019年12月31日
Arxiv
3+阅读 · 2014年10月9日
VIP会员
最新内容
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
1+阅读 · 37分钟前
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:19
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
0+阅读 · 今天7:57
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
0+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:12
美海军“超配项目”
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:13
相关VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2018年12月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员