Small‐scale Inference: Empirical Bayes and Confidence Methods for as Few as a Single Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Summary Empirical Bayes methods of estimating the local false discovery rate (LFDR) by maximum likelihood estimation (MLE), originally developed for large numbers of comparisons, are applied to a single comparison. Specifically, when assuming a lower bound on the mixing proportion of true null hypotheses, the LFDR MLE can yield reliable hypothesis tests and confidence intervals given as few as one comparison. Simulations indicate that constrained LFDR MLEs perform markedly better than conventional methods, both in testing and in confidence intervals, for high values of the mixing proportion, but not for low values. (A decision‐theoretic interpretation of the confidence distribution made those comparisons possible.) In conclusion, the constrained LFDR estimators and the resulting effect‐size interval estimates are not only effective multiple comparison procedures but also they might replacep‐values and confidence intervals more generally. The new methodology is illustrated with the analysis of proteomics data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,170 | 0,462 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».