크기, 파워 및 허위 발견 비율

현대 과학 기술은 동시에 수천 개의 가설 검정을 고려해야 하는 대규모 동시 추론 문제의 새로운 유형을 제공합니다. 마이크로어레이는 이러한 유형의 기술을 구현한 사례이며, 유사한 상황은 단백질체학, 분광학, 이미징 및 사회 과학 설문조사에서도 발생합니다. 본 논문은 허위 발견 비율 방법을 사용하여 대규모 문제에 대한 크기와 파워 계산을 수행합니다. 간단한 경험적 베이즈 접근 방식은 최소한의 빈도주의적 또는 베이즈 모델링 가정으로 허위 발견 비율(fdr) 분석을 진행할 수 있도록 합니다. 추정된 허위 발견 비율에 대한 닫힌 형태의 정확도 공식이 도출되고, 이를 통해 지역 또는 꼬리 부분 fdr, 이론적, 순열, 혹은 경험적 귀무 가설 추정치 등 다양한 방법론을 비교하는 데 사용됩니다. 두 개의 마이크로어레이 데이터 세트와 시뮬레이션이 방법론을 평가하는 데 사용되며, 파워 진단 결과는 비영향 사례가