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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Joonsung Kang (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제6호
발행연도
2017.11
수록면
1,557 - 1,564 (8page)

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We take genomic sequences of high-dimensional low sample size (HDLSS) without ordering of response categories into account. When constructing an appropriate test statistics in this model, the classical multivariate analysis of variance (MANOVA) approach might not be useful owing to very large number of parameters and very small sample size. For these reasons, we present a pseudo marginal model based upon the Gini-Simpson index estimated via Bayesian approach. In view of small sample size, we consider the permutation distribution by every possible n! (equally likely) permutation of the joined sample observations across G groups of (sizes n₁; : : : n<SUB>G</SUB>).We simulate data and apply false discovery rate (FDR) and positive false discovery rate (pFDR) with associated proposed test statistics to the data. And we also analyze real SARS data and compute FDR and pFDR. FDR and pFDR procedure along with the associated test statistics for each gene control the FDR and pFDR respectively at any level α for the set of p-values by using the exact conditional permutation theory.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Model description
3. Numerical study
4. Concluding remarks
References

참고문헌 (13)

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