正相依条件下两步检验过程的FDR控制方法研究

"FDR控制在两步过程下的正相依条件下" 在多重检验问题中，控制family-wise error rate（FWE）是传统的方法。然而，当拒绝的检验假设数目比较多的时候，该方法就显得过于严格。Benjamini和Hochberg（1995）引入了false discovery rate（FDR），即错误发现率的概念，作为一种替代传统方法的方法。FDR是指在所有拒绝的检验假设中，错误发现的比例。 在正相依条件下，FDR控制对于两步过程尤其重要。两步过程是指在多重检验问题中，首先对所有检验假设进行初步筛选，然后对通过初步筛选的检验假设进行进一步的检验。这种方法可以有效地降低检验假设的个数，从而提高检验效率。 然而，在正相依条件下，两步过程的FDR控制变得更加复杂。正相依条件是指检验假设之间存在正相关关系的情况。在这种情况下，传统的FDR控制方法可能会高估或低估FDR的实际值。 本文旨在研究FDR控制在两步过程下的正相依条件下。我们将讨论两步过程的FDR控制方法，并对其进行改进，以适应正相依条件下的情况。我们的方法可以有效地控制FDR，提高检验效率，并且可以应用于实际问题中。 在本文中，我们首先介绍了多重检验问题中的FDR控制方法，然后讨论了两步过程的FDR控制方法。在正相依条件下，我们提出了改进的FDR控制方法，并对其进行了分析和比较。最后，我们对本文的结果进行了总结，并对其在实际问题中的应用进行了讨论。 FDR控制在两步过程下的正相依条件下具有重要的应用价值。例如，在基因表达数据分析中，FDR控制可以用于控制错误的基因表达结果。在金融风险管理中，FDR控制可以用于控制错误的风险评估结果。在医疗健康分析中，FDR控制可以用于控制错误的疾病诊断结果。 FDR控制在两步过程下的正相依条件下是一个非常重要的研究方向。本文的结果可以为实际问题中的FDR控制提供有价值的参考。