論文の概要: QuTE: decentralized multiple testing on sensor networks with false discovery rate control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04334v1
• Date: Sun, 9 Oct 2022 19:48:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 19:56:32.513716
• Title: QuTE: decentralized multiple testing on sensor networks with false discovery rate control
• Title（参考訳）: qute: 偽発見率制御を用いたセンサネットワークの分散多重テスト
• Authors: Aaditya Ramdas and Jianbo Chen and Martin J. Wainwright and Michael I. Jordan
• Abstract要約: 本稿では、偽発見率(FDR)の証明可能な保証を備えたグラフ上での分散多重仮説検定法を設計する。 異なるエージェントが無向グラフのノードに存在し、各エージェントはそのノードに局所的な1つ以上の仮説に対応するp値を持つ。 各エージェントは、グラフ全体の大域的FDRが予め定義されたレベルで制御されなければならないという共同目的のもと、隣人とのみ通信することで、それぞれのローカル仮説の1つ以上の拒絶を個別に決めなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 130.7122910646076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper designs methods for decentralized multiple hypothesis testing on graphs that are equipped with provable guarantees on the false discovery rate (FDR). We consider the setting where distinct agents reside on the nodes of an undirected graph, and each agent possesses p-values corresponding to one or more hypotheses local to its node. Each agent must individually decide whether to reject one or more of its local hypotheses by only communicating with its neighbors, with the joint aim that the global FDR over the entire graph must be controlled at a predefined level. We propose a simple decentralized family of Query-Test-Exchange (QuTE) algorithms and prove that they can control FDR under independence or positive dependence of the p-values. Our algorithm reduces to the Benjamini-Hochberg (BH) algorithm when after graph-diameter rounds of communication, and to the Bonferroni procedure when no communication has occurred or the graph is empty. To avoid communicating real-valued p-values, we develop a quantized BH procedure, and extend it to a quantized QuTE procedure. QuTE works seamlessly in streaming data settings, where anytime-valid p-values may be continually updated at each node. Last, QuTE is robust to arbitrary dropping of packets, or a graph that changes at every step, making it particularly suitable to mobile sensor networks involving drones or other multi-agent systems. We study the power of our procedure using a simulation suite of different levels of connectivity and communication on a variety of graph structures, and also provide an illustrative real-world example.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,偽発見率 (fdr) の証明可能な保証を備えたグラフ上での分散多重仮説検定法を考案する。 異なるエージェントが無向グラフのノードに存在し、各エージェントはそのノードに局所的な1つ以上の仮説に対応するp値を持つ。 各エージェントは、グラフ全体のグローバルFDRが予め定義されたレベルで制御されなければならないという共同の目的により、隣人とのみ通信することで、それぞれのローカル仮説の1つ以上の拒絶を個別に決めなければならない。 本稿では,クエリテスト交換(qute)アルゴリズムの簡便な分散ファミリーを提案し,独立性やp値の正の依存によりfdrを制御できることを証明する。 提案アルゴリズムは,通信のグラフ次元ラウンド後のBenjamini-Hochberg (BH) アルゴリズムと,通信が起こらなかったり,グラフが空であったりした場合のBonferroniプロシージャに還元する。 実数値p値の通信を避けるために,量子化されたbh手続きを開発し,量子化されたqute手続きに拡張する。 QuTEはストリーミングデータ設定でシームレスに動作し、任意の時間価のp値が各ノードで継続的に更新される。 最後にQuTEは、任意のパケットのドロップ、あるいは各ステップで変化するグラフに対して堅牢であり、特にドローンや他のマルチエージェントシステムを含むモバイルセンサーネットワークに適している。 様々なグラフ構造上の様々なレベルの接続と通信のシミュレーションスイートを用いて,提案手法のパワーについて検討し,実世界の実例を示す。

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