একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা কেন বেঞ্জামিন-হচবার্গ এফডিআর পদ্ধতি কাজ করে?

Question

বেনজামিনী এবং হচবার্গের (1995) পদ্ধতিটি আসলে মিথ্যা আবিষ্কারের হারকে (এফডিআর) নিয়ন্ত্রণ করে কেন তা বোঝানোর একটি সহজ উপায় আছে? এই পদ্ধতিটি এত মার্জিত এবং কমপ্যাক্ট এবং তবুও কেন এটি স্বাধীনতার অধীনে কাজ করে তার প্রমাণ (তাদের 1995 এর পেপারের পরিশিষ্টে প্রদর্শিত হচ্ছে) খুব অ্যাক্সেসযোগ্য নয়।

Comments

আমার মতে, এখানে উপস্থাপিত এফডিআর নিয়ন্ত্রণের প্রমাণটি আরও স্বজ্ঞাত (নোট করুন আপনি উপপাদ্য 2 এর প্রমাণ খুঁজছেন): citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/… সেখানে, যুক্তিটি কেবল লক্ষ্য করেই নির্ভর করে যে আমরা alচ্ছিক থামানো উপপাদ ব্যবহার করতে পারেন।

— ব্যবহারকারী795305

একাধিক তুলনা সমস্যা, এবং এটি মোকাবেলায় ব্যবহৃত সমন্বয় পদ্ধতির ইতিহাস এবং যৌক্তিক বিকাশ সম্পর্কে ইউটিউবে বেঞ্জামিনির একটি ভাল বক্তৃতা রয়েছে ।

— অ্যালেক্সিস

রামদাস এট আল। (2017) একটি খুব সুন্দর সাম্প্রতিক কাগজ যা একাধিক পরীক্ষার পদ্ধতিগুলিকে একীভূত করে এবং সাধারণীকরণ করে এবং তাদের প্রস্তাবনা 1 (গ) বেনজামিনী এবং হচবার্গে (১৯৯৫) উপপাদ্য 1টি বোঝায়। প্রমাণটি এফডিপির প্রত্যাশা সীমাবদ্ধ করতে লেম্মা 1 (সি) প্রয়োগ করে এবং এই লেমমা নিজেই কেবলমাত্র তাদের পরিশিষ্টে খুব বেসিক মাল্টিভারিয়েট ক্যালকুলাস দ্বারা প্রমাণিত হয়েছে।

— daniel.s

এখানে ইউটিউবের স্ট্যাটকোয়েস্টের চ্যানেলে আমি আরও স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা পেয়েছি: youtube.com/watch?v=K8LQSvtjcEo

— RobertF

Answer 1

এখানে Rএকটি ছবি উত্পন্ন করার জন্য কিছু কোড রয়েছে। এটি তাদের আদেশের বিরুদ্ধে প্লট করা 15 সিমুলেটেড পি-মানগুলি দেখায়। সুতরাং তারা একটি আরোহণ পয়েন্ট প্যাটার্ন গঠন। লাল / বেগুনি রেখার নীচের পয়েন্টগুলি 0.1 বা 0.2 স্তরে উল্লেখযোগ্য পরীক্ষার প্রতিনিধিত্ব করে। এফডিআর লাইনের নীচে কালো পয়েন্টগুলির সংখ্যা লাইনের নীচে পয়েন্টের মোট সংখ্যার দ্বারা বিভক্ত হয়।

x0 <- runif(10)      #p-values of 10 true null hypotheses. They are Unif[0,1] distributed.
x1 <- rbeta(5,2,30)  # 5 false hypotheses, rather small p-values
xx <- c(x1,x0)
plot(sort(xx))
a0 <- sort(xx)
for (i in 1:length(x0)){a0[a0==x0[i]] <- NA}
points(a0,col="red")
points(c(1,15), c(1/15 * 0.1 ,0.1), type="l", col="red")
points(c(1,15), c(1/15 * 0.2 ,0.2), type="l", col="purple")

আমি আশা করি এটি অর্ডার করা পি-মানগুলির বন্টনের যে আকৃতি সম্পর্কে কিছুটা অনুভূতি দিতে পারে। যে লাইনগুলি সঠিক এবং উদাহরণস্বরূপ কিছু নীতিগর্ভ আকারের বক্ররেখার নয়, তা অর্ডার বিতরণের আকারের সাথে করতে হবে। এটি সুস্পষ্টভাবে গণনা করতে হবে। আসলে, লাইনটি কেবল একটি রক্ষণশীল সমাধান।

Comments

set.seed(<some number>)যারা আর পড়েন না তাদের ফলশ্রুতিযুক্ত চিত্রটি যুক্ত বা পোস্ট করতে আপনি কি আপত্তি করবেন ?

— গুং - মনিকা পুনরায়

আমি এই কোডটি চালানোর সময়

— বিন্দুগুলির কোনওটিরই