matematică și statistici online

  • Despre
    • Stiri si evenimente
    • Guvernare
    • Consiliu consultativ
    • Editorii proiectului Euclid
    • Politie
    • Modalități de susținere a proiectului Euclid
    • Contactați proiectul Euclid
  • pentru cercetători
    • Gestionează-mi contul
    • Accesarea proiectului Euclid
    • Niveluri de acces
    • Pay-per-view și tipărire la cerere
  • pentru bibliotecari
    • Gestionează-mi contul
    • Niveluri de acces
    • Colecții, titluri și comenzi
    • Instrumente bibliotecare
  • pentru editori
    • Gestionează-mi contul
    • De ce partener cu Project Euclid?
    • Avantajele Euclid Prime
    • Caracteristicile proiectului Euclid
    • Parteneri de servicii Discovery
    • Alloy - A Alliance Services Services Alliance
    • Instrumente pentru editor

Analele statisticilor aplicate

O procedură simplă de selecție directă bazată pe controlul ratei de descoperire falsă

Mai multe de Yoav Benjamini

Căutați acest autor în:

gavrilov

Mai multe de Yulia Gavrilov

Căutați acest autor în:

Text integral: acces deschis

Abstract

Propunem utilizarea unei noi proceduri de control al ratei de descoperire falsă (FDR) ca metodă penalizată de selecție a modelului și comparăm performanța acesteia cu cea a altor metode penalizate într-o gamă largă de setări realiste: matrice de proiectare nonortogonale, grup moderat și mare de explicații variabile, și ambele modele rare și nonsparse, în sensul că pot include o fracțiune mică și mare din variabilele potențiale (și chiar toate). Comparația se face printr-un studiu de simulare cuprinzător, utilizând un cadru cantitativ pentru comparații de performanță sub formă de minimaxitate empirică în raport cu un „oracol aleatoriu”: performanța de selecție a modelului oracol pe baza de date selectate înainte de familia selectată de modele potențiale. Arătăm că procedurile bazate pe FDR au performanțe bune și, în special, noua metodă propusă, apare ca având o performanță empirică minimax. Interesant este că utilizarea nivelului FDR de 0,05 este cel mai bun la nivel global.

Informații despre articol

Sursă
Ann. Aplic. Stat., Volumul 3, Numărul 1 (2009), 179-198.

Datele
Disponibil pentru prima dată în Proiectul Euclid: 16 aprilie 2009

Link permanent către acest document
https://projecteuclid.org/euclid.aoas/1239888367

Identificator de obiect digital
doi: 10.1214/08-AOAS194

Numărul de recenzii matematice (MathSciNet)
MR2668704

Foaie centrală identificator MATH
1160.62068