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유전적 또는 신경영상 데이터와 관련된 현대 문제에서는 수천 가지 가설을 검토해야 합니다. 높은 검정력을 가지며 약한 가정 하에서의 제1종 오류에 대한 유한 샘플 보장 때문에, 몬테카를로 순열 검정은 이러한 상황에서 종종 금본위로 여겨집니다. 그러나(수천 개의) 순열 검정을 수행하는 데 필요한 막대한 계산 노력은 큰 부담입니다. 최근에 Fischer와 Ramdas (2024)는 순열이 하나씩 순차적으로 잡히고 검정 과정이 언제든지 중단될 수 있는 단일 가설에 대한 순열 검정을 구성했습니다. 그들은 순열의 수를 상당히 줄일 수 있으면서 (귀무와 대립 가설 하에서) 검정력은 유사하게 유지될 수 있음을 보여주었습니다. 우리는 그들의 접근 방식을 수정하여 다양한 다중 검정 절차에 적합하게 만드는 방법을 보여줍니다. 특히 우리는 Benjamini-Hochberg 절차와 함께 사용하는 것에 대해 논의하고 대규모 데이터 세트에서의 적용 사례를 소개합니다.
Fischer 외(화요일)가 이 질문을 연구했습니다.
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