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자료유형
학술저널
저자정보
Joonsung Kang (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제27권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
141 - 148 (8page)

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We consider estimating the proportion of true null hypotheses in multiple testing problems. A traditional multiple testing rate, family-wise error rate is too conservative and old to control type I error in multiple testing setups; however, false discovery rate (FDR) has received significant attention in many research areas such as GWAS data, FMRI data, and signal processing. Identify differentially expressed genes in microarray studies involves estimating the proportion of true null hypotheses in FDR procedures. However, we need to account for unknown dependence structures among genes in microarray data in order to estimate the proportion of true null hypothesis since the genuine dependence structure of microarray data is unknown. We compare various procedures in simulation data and real microarray data. We consider a hidden Markov model for simulated data with dependency. Cai procedure (2007) and a sliding linear model procedure (2011) have a relatively smaller bias and standard errors, being more proper for estimating the proportion of true null hypotheses in simulated data under various setups. Real data analysis shows that 5 estimation procedures among 9 procedures have almost similar values of the estimated proportion of true null hypotheses in microarray data.
#proportion of true null hypotheses #HMM #microarray

목차

Abstract
1. Introduction
2. 9 estimation procedures
3. Numerical analysis
4. Application to real data
5. Concluding remarks
References

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