論文の概要: Cost-aware Generalized $\alpha$-investing for Multiple Hypothesis Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17514v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 17:39:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 19:50:41.477786
• Title: Cost-aware Generalized $\alpha$-investing for Multiple Hypothesis Testing
• Title（参考訳）: 複数仮説検定のためのコスト認識一般$\alpha$-investing
• Authors: Thomas Cook and Harsh Vardhan Dubey and Ji Ah Lee and Guangyu Zhu and Tingting Zhao and Patrick Flaherty
• Abstract要約: この作業は、シーケンシャルなテスト環境での偽発見率の制御を可能にする、一般化された$alpha$-investingフレームワークに基づいている。 本研究では,コストを意識したERO決定規則が,他の手法よりも誤ったヌルを正しく拒否する経験的結果を示す。 コストを意識したERO投資を有限水平試験に拡張し、非生産的テストのリスクに対する意思決定ルールのヘッジを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.796876385732653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of sequential multiple hypothesis testing with nontrivial data collection cost. This problem appears, for example, when conducting biological experiments to identify differentially expressed genes in a disease process. This work builds on the generalized $\alpha$-investing framework that enables control of the false discovery rate in a sequential testing setting. We make a theoretical analysis of the long term asymptotic behavior of $\alpha$-wealth which motivates a consideration of sample size in the $\alpha$-investing decision rule. Using the game theoretic principle of indifference, we construct a decision rule that optimizes the expected return (ERO) of $\alpha$-wealth and provides an optimal sample size for the test. We show empirical results that a cost-aware ERO decision rule correctly rejects more false null hypotheses than other methods. We extend cost-aware ERO investing to finite-horizon testing which enables the decision rule to hedge against the risk of unproductive tests. Finally, empirical tests on a real data set from a biological experiment show that cost-aware ERO produces actionable decisions as to which tests to conduct and if so at what sample size.
• Abstract（参考訳）: 非自明なデータ収集コストを伴う逐次多重仮説テストの問題を考える。 この問題は、例えば、病気の過程において特異的に発現する遺伝子を同定する生物学的実験を行う際に現れる。 この作業は、シーケンシャルなテスト環境での偽発見率の制御を可能にする一般的な$\alpha$-investingフレームワーク上に構築されている。 我々は,$\alpha$-wealth の長期漸近的挙動を理論的に解析し,$\alpha$-investing 決定規則におけるサンプルサイズについて考察する。 ゲーム理論の偏差原理を用いて、期待される$\alpha$-wealthの戻り値(ERO)を最適化し、テストに最適なサンプルサイズを提供する決定ルールを構築する。 コストを意識したero決定規則は、他の手法よりも偽のヌル仮説を正しく否定する経験的な結果を示す。 コストを意識したERO投資を有限水平試験に拡張し、非生産的テストのリスクに対する意思決定ルールのヘッジを可能にする。 最後に、生物学的実験から得られた実データに対する実証的なテストでは、コストを認識したeroは、どのテストを実行するか、どんなサンプルサイズで実行するか、実行可能な決定を下す。

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