| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| 1.1 多重检验的背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 多重检验研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 正确原假设比例估计研究现状 | 第9页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 多重假设检验理论基础 | 第10-17页 |
| 2.1 多重检验几种错误度量标准 | 第10-12页 |
| 2.2 P值的定义、性质和计算方法 | 第12-13页 |
| 2.2.1 P值的计算方法 | 第12页 |
| 2.2.2 P值的性质 | 第12-13页 |
| 2.2.3 P值的作用 | 第13页 |
| 2.3 独立情形下基于FDR控制的检验方法 | 第13-14页 |
| 2.4 相依情形下基于FDR控制的检验方法 | 第14-15页 |
| 2.5 两阶段FDR控制检验方法 | 第15页 |
| 2.6 真正原假设比例估计的意义 | 第15-17页 |
| 第三章 多重检验中正确原假设比例估计问题 | 第17-26页 |
| 3.1 几种主要方法回顾 | 第17-19页 |
| 3.1.1 BH的最低斜率法 | 第17页 |
| 3.1.2 Storey的方法 | 第17页 |
| 3.1.3 均值估计方法 | 第17页 |
| 3.1.4 直方图估计 | 第17-18页 |
| 3.1.5 Tong的方法 | 第18-19页 |
| 3.2 新方法 | 第19-21页 |
| 3.3 模拟研究 | 第21-25页 |
| 3.3.1 均匀数据集 | 第22-24页 |
| 3.3.2 非均匀数据集 | 第24-25页 |
| 3.3.3 隐藏相依结构的基因表达数据 | 第25页 |
| 3.4 结果分析 | 第25-26页 |
| 第四章 参数混合模型 | 第26-36页 |
| 4.1 正态分布混合模型 | 第26-31页 |
| 4.1.1 矩估计方法(MM) | 第26-27页 |
| 4.1.2 EM估计方法 | 第27-29页 |
| 4.1.3 k均值聚类与EM估计方法(KMEM) | 第29-30页 |
| 4.1.4 改进的k均值聚类与EM估计方法(MKMEM) | 第30-31页 |
| 4.2 模拟研究 | 第31-34页 |
| 4.3 总结 | 第34-36页 |
| 第五章 多重检验方法在生物数据上的应用 | 第36-41页 |
| 5.1 微阵列数据背景 | 第36-37页 |
| 5.2 微阵列数据实例研究 | 第37-38页 |
| 5.2.1 乳腺癌基因表达数据 | 第37-38页 |
| 5.2.2 肿瘤细胞数据 | 第38页 |
| 5.2.3 GSE1743肾移植数据 | 第38页 |
| 5.3 数据分析 | 第38-41页 |
| 第六章 总结 | 第41-42页 |
| 6.1 主要工作回顾 | 第41页 |
| 6.2 本课题未来的研究方向 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |