論文の概要: AdaPT-GMM: Powerful and robust covariate-assisted multiple testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15812v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 05:06:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 15:21:03.982602
• Title: AdaPT-GMM: Powerful and robust covariate-assisted multiple testing
• Title（参考訳）: AdaPT-GMM:強力でロバストな共変量支援多重試験
• Authors: Patrick Chao, William Fithian
• Abstract要約: 偽発見率(FDR)制御を用いた複数検定の実証的ベイズ法を提案する。 本手法は,アダプティブp値しきい値法(AdaPT)をマスク方式の一般化により洗練する。 我々は、AdaPT-GMMと呼ばれる新しい手法が一貫して高出力を実現することを、広範囲にわたるシミュレーションと実データ例で示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new empirical Bayes method for covariate-assisted multiple testing with false discovery rate (FDR) control, where we model the local false discovery rate for each hypothesis as a function of both its covariates and p-value. Our method refines the adaptive p-value thresholding (AdaPT) procedure by generalizing its masking scheme to reduce the bias and variance of its false discovery proportion estimator, improving the power when the rejection set is small or some null p-values concentrate near 1. We also introduce a Gaussian mixture model for the conditional distribution of the test statistics given covariates, modeling the mixing proportions with a generic user-specified classifier, which we implement using a two-layer neural network. Like AdaPT, our method provably controls the FDR in finite samples even if the classifier or the Gaussian mixture model is misspecified. We show in extensive simulations and real data examples that our new method, which we call AdaPT-GMM, consistently delivers high power relative to competing state-of-the-art methods. In particular, it performs well in scenarios where AdaPT is underpowered, and is especially well-suited for testing composite null hypothesis, such as whether the effect size exceeds a practical significance threshold.
• Abstract（参考訳）: そこで我々は,共変量とp値の両方の関数として,各仮説の局所的偽発見率をモデル化する手法を提案する。 提案手法は, マスク方式を一般化し, 擬似発見率推定器の偏差と分散を低減し, 拒否集合が小さい場合や, ヌルp値が1付近に集中する場合のパワーを向上させることにより, 適応的p値閾値決定法(AdaPT)を改良する。 また、2層ニューラルネットワークを用いて実装した汎用ユーザ特定分類器を用いて混合比率をモデル化し、共変量によるテスト統計の条件分布に関するガウス混合モデルも導入する。 adaptと同様に、この手法は分類器やガウス混合モデルが誤った場合であっても有限サンプルでfdrを確実に制御する。 我々は、AdaPT-GMMと呼ばれる新しい手法が、競合する最先端の手法と比較して一貫して高い電力を供給できることを、広範囲にわたるシミュレーションおよび実データ例で示す。 特に、AdaPTがパワー不足のシナリオではよく機能し、特に効果サイズが実用上重要なしきい値を超えるかどうかといった複合ヌル仮説のテストに適している。

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