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首页> 外文期刊>Journal of Theoretical Biology >A powerful truncated tail strength method for testing multiple null hypotheses in one dataset.
【24h】

A powerful truncated tail strength method for testing multiple null hypotheses in one dataset.

机译：一种强大的截尾强度方法，用于测试一个数据集中的多个无效假设。

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In microarray analysis, medical imaging analysis and functional magnetic resonance imaging, we often need to test an overall null hypothesis involving a large number of single hypotheses (usually larger than 1000) in one dataset. A tail strength statistic (Taylor and Tibshirani, 2006) and Fisher's probability method are useful and can be applied to measure an overall significance for a large set of independent single hypothesis tests with the overall null hypothesis assuming that all single hypotheses are true. In this paper we propose a new method that improves the tail strength statistic by considering only the values whose corresponding p-values are less than some pre-specified cutoff. We call it truncated tail strength statistic. We illustrate our method using a simulation study and two genome-wide datasets by chromosome. Our method not only controls type one error rate quite well, but also has significantly higher power than the tail strength method and Fisher's method in most cases.
机译：在微阵列分析，医学成像分析和功能磁共振成像中，我们经常需要测试一个数据集中涉及大量单个假设（通常大于1000个）的整体无效假设。尾部强度统计量（Taylor和Tibshirani，2006年）和Fisher概率方法非常有用，可用于在假设所有单个假设均为真的情况下，使用整体无效假设来测量大量独立的单个假设检验的总体重要性。在本文中，我们提出了一种新的方法，通过仅考虑其对应的p值小于某些预先设定的临界值的值来改进尾部强度统计。我们称其为截尾强度统计。我们通过仿真研究和按染色体的两个全基因组数据集说明了我们的方法。我们的方法不仅可以很好地控制一种类型的错误率，而且在大多数情况下具有比尾部强度方法和Fisher方法更高的功效。

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