FDP control in mass-univariate linear models using the residual bootstrap
Contrôle de la proportion de fausses découvertes dans des modèles linéaires massivement univariés à l'aide du bootstrap résiduel
Résumé
In this article we develop a method for performing post hoc inference of the False Discovery Proportion (FDP) over multiple contrasts of interest in the mass-univariate linear model. To do so we use the residual bootstrap to simulate from the distribution of the null contrasts. We combine the bootstrap with the post hoc inference bounds of Blanchard et al (2020) and prove that doing so provides simultaneous asymptotic control of the FDP over all subsets of hypotheses. We demonstrate, via simulations, that our approach provides simultaneous control of the FDP over all subsets and is typically more powerful than existing, state of the art, parametric methods. We illustrate our approach on functional Magnetic Resonance Imaging data from the Human Connectome project and on a transcriptomic dataset of chronic obstructive pulmonary disease.
Dans cet article, nous développons une méthode permettant de réaliser une inférence post hoc sur la Proportion de Fausse Découverte (False Discovery Proportion, FDP) pour plusieurs contrastes d'intérêt dans le cadre du modèle linéaire massivement univarié. Pour ce faire, nous utilisons le bootstrap des résidus afin d'échantillonner dans la distribution des contrastes sous l'hypothèse nulle. Nous combinons cette approche par bootstrap avec les bornes d'inférence post hoc proposées par Blanchard et al. (2020) et démontrons que cette combinaison permet d'assurer un contrôle asymptotique simultané du FDP sur tous les sous-ensembles d'hypothèses. Nous montrons, à travers des simulations, que notre approche garantit ce contrôle simultané du FDP tout en étant généralement plus puissante que les méthodes paramétriques de l'état de l'art. Nous illustrons notre approche à l'aide de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle issues du Human Connectome Project et d'un jeu de données transcriptomiques sur la bronchopneumopathie chronique obstructive.
Domaines
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