【摘 要】
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随着生物科技的发展,人类基因组计划的完成,人们获得了大量的基因序列信息,对基因序列的相关性分析从而成为一个前沿性的课题.高斯图模型(G GM: GuassGraphical Model)在基因
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随着生物科技的发展,人类基因组计划的完成,人们获得了大量的基因序列信息,对基因序列的相关性分析从而成为一个前沿性的课题.高斯图模型(G GM: GuassGraphical Model)在基因序列的相关性的研究中有着广泛的应用.本文在GGM中,对多重假设检验(MHT:MultipleHypothesis Testing)的FDR (False Discovery Rate)的控制理论、方法进行论述.对于大规模的MHT,用FWER(FamilywiseError Rate)控制犯错率过于苛刻甚至很难做到.鉴于此,Benjaminiand Hochberg1995年提出了FDR的概念并且给出了控制方法.允许在犯少量比例()第一类错误的情况下控制整体的犯错率.本文将指出FWER的控制过程也适用于.我们将从估计被错误拒绝的原假设的个数入手建立统计量,给出的控制过程.并证明这种方法可以将控制在给定范围内.随后附有此方法的数值模拟.
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