基于最优线性无偏预测在任意协方差结构下估计FDP

发布时间：2017-06-19 17:06

  本文关键词：基于最优线性无偏预测在任意协方差结构下估计FDP，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多重假设检验问题目前是高维统计推断的基本问题,应用领域非常广泛。特别地,在全基因组相关性问题的研究中,需要同时对数以万计的假设进行检验,目的是找到与疾病相关的SNP位点。多重假设检验控制其总体的错误率极其重要,针对这一问题,Benjamini和Hochberg(1995)[1]提出了FDR标准。Benjamini和Yekutieli(2001)[2],Efron(2007)[3]等都对控制FDR做了深入研究,他们的研究都以原假设相互独立为前提。但是这样的假设往往不符合实际,因为实际问题中检验统计量是具有相关性的。鉴于此,Fan、Han和Gu(2012)[5]研究了任意协方差结构下的FDP(即错误拒绝占拒绝的比例)标准。该文利用协方差阵的特征值分解,得到了模型=+bW+,=1,···,,采用1方法对参数W进行估计,从而得出FDP的估计。本文在任意协方差结构下,将上述模型看成混合效应模型,即将W当作随机变量进行估计,从而得到新的FDP估计。模拟表明,本文给出的算法估计FDP在真值附近波动,理论上更合理。
【关键词】：多重假设检验 FDP 混合效应模型 极大似然估计 最优线性无偏预测
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C81
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-6
• 绪论6-8
• 1 任意协方差下FDP的估计8-13
• 1.1 多重假设检验的FDP标准8
• 1.2 任意协方差下对FDP的估计8-13
• 2 最优线性无偏预测13-16
• 2.1 固定效应模型13
• 2.2 混合效应模型13-16
• 3 基于最优线性无偏预测在任意协方差结构下估计FDP16-22
• 3.1 理论分析16-19
• 3.2 模拟及结果19-22
• 4 总结22-23
• 参考文献23-25
• 致谢25

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本文编号：463155