false-discovery-rate पर टैग किए गए जवाब

अस्वीकार किए गए अशक्त परिकल्पनाओं का एक अपेक्षित अंश जो कि गलत तरीके से खारिज कर दिया गया है, अर्थात महत्वपूर्ण निष्कर्षों का अंश जो वास्तव में सत्य नहीं हैं। एकाधिक परीक्षण में एफडीआर को नियंत्रित करने का एक तरीका बेंजामिनी-होचबर्ग प्रक्रिया है।

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एफडीआर नियंत्रण के लिए सामान्य विधि का उपयोग करने के लिए एक शर्त के रूप में "सकारात्मक निर्भरता" का अर्थ है
बेनजामिनी और होचबर्ग ने झूठी खोज दर (एफडीआर) को नियंत्रित करने के लिए पहला (और अभी भी सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाता है, मुझे लगता है) विधि विकसित की है। मैं पी मानों के एक समूह के साथ शुरू करना चाहता हूं, प्रत्येक एक अलग तुलना के लिए, …
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Benjamini & Hochberg (1995) और Benjamini & Yekutieli (2001) झूठी खोज दर प्रक्रियाओं के बीच व्यावहारिक अंतर क्या हैं?
मेरे आंकड़े कार्यक्रम बेनजामिनी और होचबर्ग (1995) और बेंजामिनी और येकुतेली (2001) झूठी खोज दर (FDR) दोनों प्रक्रियाओं को लागू करते हैं। मैंने बाद के पेपर के माध्यम से पढ़ने की पूरी कोशिश की है, लेकिन यह काफी गणितीय रूप से सघन है और मैं निश्चित रूप से निश्चित नहीं …
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एक व्यक्तिगत शोधकर्ता को झूठी खोज दर के बारे में कैसे सोचना चाहिए?
मैं अपने सिर को चारों ओर लपेटने की कोशिश कर रहा हूं कि कैसे झूठी डिस्कवरी दर (एफडीआर) को व्यक्तिगत शोधकर्ता के निष्कर्ष को सूचित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आपका अध्ययन कमज़ोर है, तो क्या आपको α = पर महत्वपूर्ण होने पर भी अपने परिणामों को छूट देनी …
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समय की सुबह के बाद से सभी प्रयोगों के लिए कई परिकल्पना सुधार क्यों लागू नहीं किए गए हैं?
हम जानते हैं कि झूठी खोज दर को नियंत्रित करने के लिए, हमें एक एकल डेटा सेट के आधार पर प्रयोगों के लिए कई परिकल्पना परीक्षण के लिए बेंजामिन होचबर्ग-जैसे सुधारों को लागू करना चाहिए, अन्यथा सकारात्मक परिणाम देने वाले सभी प्रयोग झूठे हो सकते हैं। लेकिन हम समय की …
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क्या अधकचरे अध्ययनों से झूठी सकारात्मकता की संभावना बढ़ गई है?
यह प्रश्न यहाँ और यहाँ से पहले पूछा गया है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि उत्तर सीधे प्रश्न को संबोधित करते हैं। क्या अधकचरे अध्ययनों से झूठी सकारात्मकता की संभावना बढ़ गई है? कुछ समाचार लेख इस जोर देते हैं। उदाहरण के लिए : कम सांख्यिकीय शक्ति बुरी खबर है। …
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FPR (झूठी सकारात्मक दर) बनाम FDR (झूठी खोज दर)
निम्नलिखित उद्धरण स्टोरी और टिबशिरानी (2003) द्वारा जीनोम विस्तृत अध्ययन के लिए प्रसिद्ध शोध पत्र सांख्यिकीय महत्व से आता है : उदाहरण के लिए, 5% की एक झूठी सकारात्मक दर का मतलब है कि अध्ययन में वास्तव में शून्य सुविधाओं के औसतन 5% को महत्वपूर्ण कहा जाएगा। 5% की FDR …
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झूठी खोज दर और कई परीक्षण के साथ भ्रम (Colquhoun 2014 पर)
मैंने डेविड कोलक्हौं द्वारा इस महान पत्र को पढ़ा है: झूठी खोज दर की जांच और पी-मूल्यों (2014) की गलत व्याख्या । संक्षेप में, वह बताते हैं कि क्यों झूठी खोज दर (FDR) अधिक हो सकती है, भले ही हम α = 0.05 के साथ टाइप I त्रुटि के लिए …
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एकाधिक तुलना साहित्य में "आश्रित" और "स्वतंत्र" परीक्षणों का सादा भाषा अर्थ?
दोनों में परिवार के लिहाज से त्रुटि दर (FWER) और झूठे खोज दर (एफडीआर) साहित्य, FWER या एफडीआर को नियंत्रित करने का विशेष तरीकों निर्भर या स्वतंत्र परीक्षण करने के लिए उपयुक्त होने के लिए कहा जाता है। उदाहरण के लिए, 1979 के पेपर में "ए सिंपल सीक्वेंशली रिजेक्टिव मल्टीपल …
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एफडब्ल्यूआर को नियंत्रित करने की तुलना में एफडब्ल्यूआर को कम कठोर क्यों नियंत्रित किया जाता है?
मैंने पढ़ा है कि एफडीआर को नियंत्रित करना एफडब्ल्यूईआर को नियंत्रित करने की तुलना में कम कठोर है, जैसे कि विकिपीडिया में : एफडीआर नियंत्रण प्रक्रियाएं फैमिलीवाइज एरर रेट (एफडब्ल्यूईआर) प्रक्रियाओं (जैसे बोनफेरोनी करेक्शन) की तुलना में झूठी खोज पर कम कड़े नियंत्रण को बढ़ाती हैं। यह टाइप I त्रुटियों …
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अशक्त परिकल्पना के तहत विनिमेय नमूनों के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है?
क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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एक सहज व्याख्या क्यों बेंजामिनी-होचबर्ग एफडीआर प्रक्रिया काम करती है?
क्या यह समझाने का एक सरल तरीका है कि बेंजामिन और होचबर्ग की (1995) प्रक्रिया वास्तव में झूठी खोज दर (एफडीआर) को कैसे नियंत्रित करती है? यह प्रक्रिया इतनी सुरुचिपूर्ण और कॉम्पैक्ट है और फिर भी यह प्रमाण है कि यह स्वतंत्रता के तहत क्यों काम करता है (उनके 1995 …
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Benjamini-Hochberg समायोजित पी-मूल्य के लिए सूत्र क्या है?
मैं प्रक्रिया को समझता हूं और यह क्या नियंत्रित करता है। तो कई तुलनाओं के लिए BH प्रक्रिया में समायोजित पी-मान का सूत्र क्या है? बस अब मैंने महसूस किया कि मूल BH समायोजित पी-मानों का उत्पादन नहीं करता था, केवल समायोजित (गैर) अस्वीकृति स्थिति: https://www.jstor.org/stable/2346101 । गॉर्डन स्माइथ ने …
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आधार दरों के मॉडल के बिना एफडीआर प्रक्रियाएं एक गलत डिस्कवरी दर का अनुमान कैसे लगाती हैं?
क्या कोई यह बता सकता है कि एफडीआर प्रक्रियाएं मॉडल के बिना एफडीआर का अनुमान लगाने में सक्षम कैसे हैं / वास्तविक सकारात्मकता की आधार दर?
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बेंजामिन-होचबर्ग निर्भरता मान्यताओं?
मेरे पास एक डेटा सेट है जहां मैं कुछ 50 अलग-अलग चर के संबंध में तीन आबादी के बीच महत्वपूर्ण अंतर के लिए परीक्षण करता हूं। मैं क्रुस्कल-वालिस परीक्षणों का उपयोग करता हूं, एक तरफ, और दूसरी ओर, नेस्टेड जीएलएम मॉडल फिट (आबादी के साथ और बिना एक स्वतंत्र चर …
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चरणों में झूठी डिस्कवरी दर को नियंत्रित करना
मेरे पास आकार की तीन आयामी तालिका है ६ × ६ × 81१6×6×816\times6\times81। तालिका की प्रत्येक कोशिका एक परिकल्पना परीक्षण है। तीसरे आयाम पर तालिका का उत्पादन करना818181परिकल्पना परीक्षणों के सेट जो सेट के बीच स्वतंत्र होते हैं लेकिन सेट के भीतर निर्भर होते हैं। मूल रूप से मैं सोच …
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