Online testing procedures aim to control the extent of false discoveries over a sequence of hypothesis tests, allowing for the possibility that early-stage test results influence the choice of hypotheses to be tested in later stages. Typically, online methods assume that a permanent decision regarding the current test (reject or not reject) must be made before advancing to the next test. We instead assume that each hypothesis requires an immediate preliminary decision, but also allows us to update that decision until a preset deadline. Roughly speaking, this lets us apply a Benjamini-Hochberg-type procedure over a moving window of hypotheses, where the threshold parameters for upcoming tests can be determined based on preliminary results. Our method controls the false discovery rate (FDR) at every stage of testing, as well as at adaptively chosen stopping times. These results apply even under arbitrary p-value dependency structures.


翻译:在线测试程序旨在控制对一系列假设测试的虚假发现程度,允许早期测试结果影响后期测试的假设选择的可能性。 通常, 在线方法假定在推进下一个测试之前必须就当前测试做出永久决定( 拒绝或不拒绝 ) 。 我们相反地假设每个假设都需要立即做出初步决定, 但也允许我们更新该决定, 直到预先设定的最后期限。 粗略地说, 这让我们对一个移动的假设窗口应用本杰明- 霍奇伯格式程序, 该窗口的即将进行的测试的临界参数可以基于初步结果来确定。 我们的方法控制每个测试阶段的虚假发现率( FDR ), 以及适应性选择的停止时间。 这些结果即使在武断的p- 价值依赖结构下也适用。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月25日
Arxiv
7+阅读 · 2020年10月9日
Revealing the Dark Secrets of BERT
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员