【摘 要】
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多重假设检验是高维统计推断的基本问题之一,应用领域非常广泛。特别地,在全基因组相关性问题研究中,需要同时对数以万计的假设进行检验,目的是找到与疾病相关的单核苷酸多态
【机 构】
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河北科技师范学院工商管理学院,首都经济贸易大学统计学院,东北师范大学数学与统计学院
【基金项目】
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秦皇岛市科技局自筹经费项目(201703A260)
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多重假设检验是高维统计推断的基本问题之一,应用领域非常广泛。特别地,在全基因组相关性问题研究中,需要同时对数以万计的假设进行检验,目的是找到与疾病相关的单核苷酸多态性（即SNP）位点。检验中需控制总体错误率,对此,Benjamini和Hochberg（1995）提出了错误发现率（即FDR标准）。实际问题中的检验统计量往往具有相关性,鉴于此,文章在任意协方差结构下,针对混合效应模型,基于最优线性无偏预测的方法,估计随机变量,提出一种FDR的估计方法。模拟表明,文章给出的算法估计FDP在真值附近波动,理论上较
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