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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김재희
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 덕성여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
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동시에 여러 개의 가설검정을 수행 시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설 검정 시 필요한 집단별 오류율 (FWER;family-wise error rate), 위발견율 (FDR;false discovery rate) 또는 위비발견율(FNR; false nondiscovery rate)과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 적용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun와 Cai (2007)방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중비교 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터 백혈병 유전자 데이터와 애기장대 유전자 데이터에 대해 여러 가지 다중비교 검정을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.
목차
Ⅰ. 서론Ⅱ. 다중비교와 오류율1. 집단별 오류율2. 위발견율3. 위비발견율Ⅲ. 다중비교 통계량1. T 통계량2. 수정된 T 통계량3. P값4. Z 통계량5. LPE 통계량Ⅳ. 다중검정법1. P값 기반 다중검정법1) Bonferroni 과정2) Holm 방법3) Benjamini와 Hochberg 방법4) Benjamini와 Yekutieli 방법2. Z 통계량 기반 FDR 조절 방법Ⅴ. 모의실험Ⅵ. 실제 데이터 분석1. 백혈병 유전자 데이터 분석1) 백혈병 환자의 유전자 데이터 설명2) 백혈병 유전자 데이터의 다중검정 결과2. 애기장대 유전자 데이터 분석1) 애기장대 유전자 데이터 설명2) 애기장대 유전자 데이터의 다중검정 결과Ⅶ. 결론참고문헌
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