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Benjamini--Hochberg procedure
Benjamini--Hochberg procedure
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Benjamini-Hochberg过程在相关高斯检验中无法控制FDR
一篇新论文表明，Benjamini-Hochberg过程在相关双侧高斯检验中可能无法控制错误发现率（FDR）。研究人员构建了一个因子模型，在该模型中，在0.01的显著性水平下，大量假设的FDR超过了0.0104。这一发现反驳了一个长期存在的猜想，并通过GPT-5.6 Pro的协助生成，随后由作者仔细验证。
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SafeImpute框架提高了临床数据插补的可靠性
研究人员开发了SafeImpute，一个旨在提高缺失临床数据插补可靠性的新框架。该方法使用图神经网络来捕捉患者轨迹和相似性，并通过自适应融合技术学习插补。SafeImpute还结合了共形p值和Benjamini-Hochberg程序，以控制插补值中不可接受错误的速率，确保高风险临床决策的统计可靠性。在Mayo Clinic、MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上的实验表明，SafeImpute在提供强大插补精度的同时，能有效控制错误。