The analysis of gene sets in microarray has advantages in interpreting biological functions and increasing statistical powers. Many statistical methods have been proposed for detecting significant gene sets that show relations between genes and phenotypes, but there is no consensus about which is the best to perform gene sets analysis and permutation based tests are considered as standard tools. When many gene sets are tested simultaneously, a large number of random permutations are needed for multiple testing with a high computational cost. In this paper, several parametric approximations are considered as alternatives of the permutation distribution and the moment based gene set test has shown the best performance for providing p-values of the permutation test closely and quickly on a general framework.
A randomized block design is a method to apply a treatment into the experimental unit of each block after dividing into several blocks with a binded homogeneous experimental unit. Jonckheere (1964) and Terpstra (1952), Page (1963), Hollander (1967) proposed various methods of ordered alternative in randomized block design. Especially, Page (1963) test is a weighted combination of within block rank sums for ordered alternatives. In this paper, we suggest a new nonparametric method expanding the Page test for an ordered alternative. A Monte Carlo simulation study is also adapted to compare the power of the proposed methods with previous methods.
It has well known that an exhaustive search algorithm suggested by Breiman et. a1.(1984) has a trend to select the variable having relatively many possible splits as an splitting rule. We propose an algorithm to overcome this variable selection bias problem and then construct unbiased regression trees based on the algorithm. The proposed algorithm runs two steps of selecting a split variable and determining a split rule for binary split based on the split variable. Simulation studies were performed to compare the proposed algorithm with Breiman et a1.(1984)'s CART(Classification and Regression Tree) in terms of degree of variable selection bias, variable selection power, and MSE(Mean Squared Error). Also, we illustrate the proposed algorithm with real data sets.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.15
no.11
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pp.955-961
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1990
Test statistics are obtained for detection of weak signals in signal-dependent noise using rank statistics. A generalized model is used in this paper in order to consider non-additivenoise as well as purely-additive noise. Locally optimum rank detectors for the model are shown to have similarity to locally optimum detectors and to be generalizations of these for the purely-additive noise model. A similar result is obtained for multi-input cases.
Park, Min-Joon;Kwon, Min-Jun;Kim, Gi-Hun;Shim, Han-Seul;Lim, Dong-Hoon
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.24
no.4
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pp.695-708
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2011
Image fusion is the process of combining multiple images of the same scene into a single fused image with application to many fields, such as remote sensing, computer vision, robotics, medical imaging and military affairs. The widely used image fusion rules that use wavelet transform have been based on a simple comparison with the activity measures of local windows such as mean and standard deviation. In this case, information features from the original images are excluded in the fusion image and distorted fusion images are obtained for noisy images. In this paper, we propose the use of a nonparametric squared ranks test on the quality of variance for two samples in order to overcome the influence of the noise and guarantee the homogeneity of the fused image. We evaluate the method both quantitatively and qualitatively for image fusion as well as compare it to some existing fusion methods. Experimental results indicate that the proposed method is effective and provides satisfactory fusion results.
Nonparametric procedures in randomized block design was proposed by Friedman (1937) as a general alternative. This method is used to find out the difference in treatment effect. It can cause a loss of inter block information using the ranking in each block. This paper proposed nonparametric procedures using an aligned method proposed by Hodges and Lehmann (1962) to reduce block information based on joint placement suggest by Jo and Kim (2013) in a randomized block design. We also compared the power of the test of the proposed procedures and established method through a Monte Carlo simulation.
Repeated measurement data between two group is often used in the field of medicine study. In this paper, we suggest a method for comparison of the trend between two groups based on repeated measurement data. First, we estimate regression coefficient of linear regression model from each subject and generate samples using the regression coefficient estimated previous. And then, we test the difference between two groups by unpaired t-test, Wilcoxon rank sum test and placement test using generated samples. Monte Carlo Simulation is adapted to examine the power and experimental significance levels of several methods in various combinations.
Two-arm non-inferiority trials is often applied to parametric procedure suggested by Hauschke et al. (1999). Since this design does not allow a direct comparison of a new treatment group with placebo group, parametric procedure in a three-arm non-inferiority trial with a placebo group was suggested by Pigeot et al. (2003). But, procedures in these designs are necessary for distribution assumptions. Therefore we propose, in this paper, non parametric procedures employing Wilcoxon rank sum test in a two-arm design and linear contrast test suggested by Scheirer et al. (1976) in a three-arm design. The proposed nonparametric procedures and parametric procedures are compared by Monte Carlo simulation study.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.1
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pp.95-103
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2013
Nonparametric procedure in randomized block design (RBD) was proposed by Friedman (1937) for general alternatives. Also Page (1963) suggested the test for ordered alternatives in RBD. In this paper, we proposed the new nonparametric method in randomized block design using aligned method suggested by Hodges and Lehmann (1962) and the joint placement described in Chung and Kim (2007). Also, Monte Carlo simulation study was adapted to compare the power of the proposed procedure with those of previous procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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