用于方向性错误发现率控制的自适应程序
Adaptive procedures for directional false discovery rate control
AI总结：
本文研究多重检验中方向性错误风险，证明两种自适应FDR方法在增加符号声明且假设独立时可强控制FDR_dir，尤其适用于真实原假设很少的高功效场景。
摘要：
在多重假设检验中，众所周知，自适应程序可以通过纳入关于真实原假设数量的信息来提高检验功效。在独立性条件下，我们证明了两种自适应错误发现率（FDR）方法在增加符号声明后，还能在强意义上提供方向性错误发现率（FDR_dir）控制。这种FDR_dir控制特性颇具吸引力，因为当底层参数配置包含很少甚至不包含真实原假设时，自适应程序最有潜力获得显著的功效提升；而恰恰是在这些情形中，相较于FDR，FDR_dir可以说是一种更有意义、应予控制的错误率。
英文摘要：
In multiple hypothesis testing, it is well known that adaptive procedures can enhance power via incorporating information about the number of true nulls present. Under independence, we establish that two adaptive false discovery rate (FDR) methods, upon augmenting sign declarations, also offer directional false discovery rate (FDR$_\text{dir}$) control in the strong sense. Such FDR$_\text{dir}$ controlling properties are appealing because adaptive procedures have the greatest potential to reap substantial gain in power when the underlying parameter configurations contain little to no true nulls, which are precisely settings where the FDR$_\text{dir}$ is an arguably more meaningful error rate to be controlled than the FDR.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
