structSSI:同步和選擇性推理分組或分層結構化數據
從屬關係
- PMID:26917999
- PMCID:PMC4764101
- DOI:10.18637 / jss.v059.i13
項剪貼板
structSSI:同步和選擇性推理分組或分層結構化數據
J Stat Softw。
2014年。
免費的PMC的文章
文摘
的packagestructSSI提供了一個可以實現兩個最近開發的同步和選擇性推理技術:Benjamini-Hochberg和分級錯誤發現率過程。與許多多個測試計劃,這些方法具體整合現有的信息分組或考慮分層假說之間的依賴,同時控製錯誤發現率。這樣做會增加統計力量和可解釋性。此外,這些程序提供新方法編碼之間複雜的依賴關係假設的核心問題。我們簡要描述該組織Benjamini-Hochberg和分級錯誤發現率程序,然後使用兩個例子,說明它們的一個衡量生態微生物豐度和其他全球氣溫時間序列。對於這兩個程序,我們詳細的步驟與這些特定的數據集的分析,包括建立依賴結構,執行測試,並解釋結果。的se steps are encapsulated by functions, and we explain their applicability to general data sets.
關鍵詞:錯誤發現率;分層數據;多個測試;有選擇性的推理;同時推理。
數據
自適應的命過程的結果
衣原體 數據集。
微分微生物豐度假設樹p值之前HFDR調整。提示標簽OTU id,內部節點標簽共同祖先相關的係統發育樹。樹蔭下的任何特定節點對應於相關的假設檢驗的結果被認為是獨立於所有其他測試。
微分微生物豐度假設樹p值後HFDR調整。提示標簽OTU id,內部節點標簽共同祖先相關的係統發育樹。樹蔭下的任何特定節點對應於相關的假設檢驗的結果被認為是獨立於所有其他測試。這些假設是藍色、紅色或橙色p以上值以下,α= 0.10,每個黑洞的閾值應用兄弟對。
全球氣溫數據,測量的戈達德太空研究所(沙姆韋和Stoffer 2000)。我們感興趣的檢測趨勢在羅斯福的多個級別的分辨率,同時保持控製。
結果應用於自適應的命過程
gtemp 數據集。
左:假設樹p全球溫度數據值之前HFDR調整執行。靠近根節點代表了測試這一趨勢在一個更大的時間尺度,而節點接近趨勢在次基礎測試的子集。右:HFDR調整應用到全球氣溫時間序列。
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