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Multiple-test procedures and smile plots AgEcon
Newson, Roger; The ALSPAC Study Team.
multproc carries out multiple-test procedures, taking as input a list of p-values and an uncorrected critical p-value, and calculating a corrected overall critical p-value for rejection of null hypotheses. These procedures define a confidence region for a set-valued parameter, namely the set of null hypotheses that are true. They aim to control either the family-wise error rate (FWER) or the false discovery rate (FDR) at a level no greater than the uncorrected critical p-value. smileplot calls multproc and then creates a smile plot, with data points corresponding to estimated parameters, the p-values (on a reverse log scale) on the y-axis, and the parameter estimates (or another variable) on the x-axis. There are y-axis reference lines at the uncorrected...
Tipo: Journal Article Palavras-chave: Smile plot; Multiple-test procedure; Closed testing procedure; Data mining; Family-wise error rate; False discovery rate; Bonferroni; Sidák; Holm; Holland; Copenhaver; Hochberg; Rom; Simes; Benjamini; Yekutieli; Krieger; Liu; Research Methods/ Statistical Methods.
Ano: 2003 URL: http://purl.umn.edu/116061
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