Sparse multiple testing: can one estimate the null distribution ? | Vidéo | Carmin.tv

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Sparse multiple testing: can one estimate the null distribution ?

De Etienne Roquain

Apparaît dans la collection : Mathematical Methods of Modern Statistics 2 / Méthodes mathématiques en statistiques modernes 2

When performing multiple testing, adjusting the distribution of the null hypotheses is ubiquitous in applications. However, the effect of such an operation remains largely unknown, especially in terms of false discovery proportion (FDP) and true discovery proportion (TDP). In this talk, we explore this issue in the most classical case where the null distributions are Gaussian with an unknown rescaling parameters (mean and variance) and where the Benjamini-Hochberg (BH) procedure is applied after a datarescaling step.

Informations sur la vidéo

Date de captation 03/06/2020
Date de publication 15/06/2020
Institut CIRM
Licence CC BY NC ND
Langue Anglais
Audience Chercheurs
Réalisateur(s) Guillaume Hennenfent
Format MP4

Données de citation

DOI 10.24350/CIRM.V.19642603
Citer cette vidéo Roquain, Etienne (03/06/2020). Sparse multiple testing: can one estimate the null distribution ?. CIRM. Audiovisual resource. DOI: 10.24350/CIRM.V.19642603
URL https://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19642603

Domaine(s)

Statistiques - Théorie

Bibliographie

ROQUAIN, Etienne et VERZELEN, Nicolas. On using empirical null distribution in Benjamini-Hochberg procedure. arXiv preprint arXiv:1912.03109, 2019. - https://arxiv.org/abs/1912.03109
CARPENTIER, Alexandra, DELATTRE, Sylvain, ROQUAIN, Etienne, et al. Estimating minimum effect with outlier selection. arXiv preprint arXiv:1809.08330, 2018. - https://arxiv.org/abs/1809.08330

Codes MSC

Document(s)

https://www.cirm-math.fr/RepOrga/2146/Slides/Roquain.pdf

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