論文の概要: Structure-Adaptive Sequential Testing for Online False Discovery Rate Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00113v1
• Date: Fri, 28 Feb 2020 23:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 02:41:18.677403
• Title: Structure-Adaptive Sequential Testing for Online False Discovery Rate Control
• Title（参考訳）: オンライン偽発見率制御のための構造適応逐次テスト
• Authors: Bowen Gang, Wenguang Sun, and Weinan Wang
• Abstract要約: 本研究は、オンライン偽発見率(FDR)制御のための構造適応シーケンシャルテスト(SAST)ルールの新しいクラスを開発する。 我々の提案の重要な要素は、逐次決定における利得と損失を正確に特徴付ける新しいアルファ投資アルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.456699007803424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consider the online testing of a stream of hypotheses where a real--time decision must be made before the next data point arrives. The error rate is required to be controlled at {all} decision points. Conventional \emph{simultaneous testing rules} are no longer applicable due to the more stringent error constraints and absence of future data. Moreover, the online decision--making process may come to a halt when the total error budget, or alpha--wealth, is exhausted. This work develops a new class of structure--adaptive sequential testing (SAST) rules for online false discover rate (FDR) control. A key element in our proposal is a new alpha--investment algorithm that precisely characterizes the gains and losses in sequential decision making. SAST captures time varying structures of the data stream, learns the optimal threshold adaptively in an ongoing manner and optimizes the alpha-wealth allocation across different time periods. We present theory and numerical results to show that the proposed method is valid for online FDR control and achieves substantial power gain over existing online testing rules.
• Abstract（参考訳）: Consider the online testing of a stream of hypotheses where a real--time decision must be made before the next data point arrives. The error rate is required to be controlled at {all} decision points. Conventional \emph{simultaneous testing rules} are no longer applicable due to the more stringent error constraints and absence of future data. Moreover, the online decision--making process may come to a halt when the total error budget, or alpha--wealth, is exhausted. This work develops a new class of structure--adaptive sequential testing (SAST) rules for online false discover rate (FDR) control. 我々の提案の重要な要素は、逐次決定における利得と損失を正確に特徴付ける新しいアルファ投資アルゴリズムである。 SASTはデータストリームの時間変化構造をキャプチャし、最適なしきい値を継続的な方法で学習し、異なる期間にわたってアルファウェルス割り当てを最適化する。 提案手法はオンラインFDR制御に有効であり,既存のオンラインテストルールよりもかなりのパワーゲインが得られることを示す理論と数値的な結果を示す。

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