두 모집단 순서통계 분리 확률과 베니아미니‑호흐버그 절차 적용
본 논문은 서로 다른 두 모집단에서 추출된 표본들의 순서통계가 지정된 구간에 들어가는 확률을 두 분포함수로 표현하고, 이를 베니아미니‑호흐버그(FDR) 절차에서 거짓 재거절과 전체 재거절 수의 결합분포를 구하는 데 적용한다. 일반적인 n개의 표본에 대해 알고리즘적 접근을 제시하며, 이론적 결과와 시뮬레이션을 통해 정확성을 검증한다.
저자: ** 원문에 저자 정보가 명시되어 있지 않음. (가능하면 원 논문 PDF에서 확인 필요) **
본 논문은 두 개의 서로 다른 모집단에서 독립적으로 추출된 표본들의 순서통계가 지정된 구간에 정확히 몇 개 들어가는지를 확률적으로 기술하는 일반적인 프레임워크를 제시한다. 먼저, \(X_{1},\dots ,X_{m}\)을 두 부분집합 \(S_{1}=\{X_{1},\dots ,X_{n}\}\)와 \(S_{2}=\{X_{n+1},\dots ,X_{m}\}\)로 나누고, 각각의 변수는 연속 누적분포함수 \(F\)와 \(G\)를 가진다고 가정한다. 이들을 정렬하여 얻은 순서통계 \(Y_{1}\le \dots \le Y_{m}\)에 대해, 사전에 정의된 \(s\)개의 불연속 구간 \((c_{q},d_{q})\) (0=c₁
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