DART2: a robust multiple testing method to smartly leverage helpful or misleading ancillary information

要約

複数のテストの多くのアプリケーションでは、仮説の無効または代替ステータスを反映する補助情報が利用可能です。
この補助情報を活用してテスト能力を強化するためのいくつかの方法が開発されており、通常は、良好なパフォーマンスを確保するのに十分役立つ補助情報が必要です。
この論文では、補助情報の品質に関係なく強力かつ堅牢になるように設計された、DART2 という名前の堅牢かつ効果的な距離支援型複数テスト手順を開発します。
補助情報が役立つ場合、DART2 は電力を向上させながら FDR を漸近的に制御できます。
それ以外の場合でも、DART2 は引き続き FDR を制御し、少なくとも補助情報を無視するのと同じくらい高い電力を維持できます。
さまざまな設定での数値研究を通じて、既存の手法と比較して DART2 のパフォーマンスが優れていることを実証しました。
さらに、DART2 は遺伝子関連研究に適用され、2 つの異なるタイプの補助情報の下でその優れた精度と堅牢性が示されました。

要約(オリジナル)

In many applications of multiple testing, ancillary information is available, reflecting the hypothesis null or alternative status. Several methods have been developed to leverage this ancillary information to enhance testing power, typically requiring the ancillary information is helpful enough to ensure favorable performance. In this paper, we develop a robust and effective distance-assisted multiple testing procedure named DART2, designed to be powerful and robust regardless of the quality of ancillary information. When the ancillary information is helpful, DART2 can asymptotically control FDR while improving power; otherwise, DART2 can still control FDR and maintain power at least as high as ignoring the ancillary information. We demonstrated DART2’s superior performance compared to existing methods through numerical studies under various settings. In addition, DART2 has been applied to a gene association study where we have shown its superior accuracy and robustness under two different types of ancillary information.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google