Resampling-based多重假设检验

非参数引导和排列resampling-based多个测试程序(包括经验贝叶斯方法)控制family-wise错误率(弗兰克-威廉姆斯),广义family-wise错误率(gfw),尾概率的假阳性的比例(TPPFP)和错误发现率(罗斯福)。几种选择bootstrap-based空分布实现(集中、集中和缩放,quantile-transformed)。单步和步进式方法是可用的。测试基于各种t -统计量(包括t基于从线性回归参数和生存模型以及基于相关参数)。探索假设t统计量时,用户也可以选择一个潜在的速度零是多元正态分布的平均值为零,方差协方差矩阵向量的影响函数。结果报道在假定值调整方面,信心地区和检验统计量。程序直接适用于识别差异表达基因在DNA微阵列实验。

作者 凯瑟琳·s·波拉德,休斯顿n . Gilbert Yongchao通用电气、桑德拉·泰勒,Sandrine Dudoit
维护人员 凯瑟琳·s·波拉德

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