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Using Common Random Numbers and Control Variates in Multiple-Comparison Procedures
Using Common Random Numbers and Control Variates in Multiple-Comparison Procedures
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Using Common Random Numbers and Control Variates in Multiple-Comparison Procedures

Yang, Wei-Ning ; Nelson, Barry L

Operations research, 1991-07, Vol.39 (4), p.583-591 [Periódico revisado por pares]

Linthicum, MD: INFORMS

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The Control of the False Discovery Rate in Multiple Testing under Dependency
The Control of the False Discovery Rate in Multiple Testing under Dependency
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The Control of the False Discovery Rate in Multiple Testing under Dependency

Benjamini, Yoav ; Yekutieli, Daniel

The Annals of statistics, 2001-08, Vol.29 (4), p.1165-1188 [Periódico revisado por pares]

Hayward, CA: Institute of Mathematical Statistics

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3
The Model Confidence Set
The Model Confidence Set
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The Model Confidence Set

Hansen, Peter R. ; Lunde, Asger ; Nason, James M.

Econometrica, 2011-03, Vol.79 (2), p.453-497 [Periódico revisado por pares]

Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd

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4
Data Fission: Splitting a Single Data Point
Data Fission: Splitting a Single Data Point
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Data Fission: Splitting a Single Data Point

Leiner, James ; Duan, Boyan ; Wasserman, Larry ; Ramdas, Aaditya

Journal of the American Statistical Association, 2023-12, p.1-12 [Periódico revisado por pares]

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5
Discovering the false discovery rate
Discovering the false discovery rate
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Discovering the false discovery rate

Benjamini, Yoav

Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology, 2010-09, Vol.72 (4), p.405-416 [Periódico revisado por pares]

Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd

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6
When to adjust alpha during multiple testing: a consideration of disjunction, conjunction, and individual testing
When to adjust alpha during multiple testing: a consideration of disjunction, conjunction, and individual testing
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When to adjust alpha during multiple testing: a consideration of disjunction, conjunction, and individual testing

Rubin, Mark

Synthese (Dordrecht), 2021-12, Vol.199 (3-4), p.10969-11000 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Netherlands

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BEYOND GAUSSIAN APPROXIMATION: BOOTSTRAP FOR MAXIMA OF SUMS OF INDEPENDENT RANDOM VECTORS
BEYOND GAUSSIAN APPROXIMATION: BOOTSTRAP FOR MAXIMA OF SUMS OF INDEPENDENT RANDOM VECTORS
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BEYOND GAUSSIAN APPROXIMATION: BOOTSTRAP FOR MAXIMA OF SUMS OF INDEPENDENT RANDOM VECTORS

Deng, Hang ; Zhang, Cun-Hui

The Annals of statistics, 2020-12, Vol.48 (6), p.3643-3671 [Periódico revisado por pares]

Hayward: Institute of Mathematical Statistics

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Multiple Inference and Gender Differences in the Effects of Early Intervention: A Reevaluation of the Abecedarian, Perry Preschool, and Early Training Projects
Multiple Inference and Gender Differences in the Effects of Early Intervention: A Reevaluation of the Abecedarian, Perry Preschool, and Early Training Projects
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Multiple Inference and Gender Differences in the Effects of Early Intervention: A Reevaluation of the Abecedarian, Perry Preschool, and Early Training Projects

Anderson, Michael L.

Journal of the American Statistical Association, 2008-12, Vol.103 (484), p.1481-1495 [Periódico revisado por pares]

Alexandria, VA: Taylor & Francis

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9
A TWO-SAMPLE TEST FOR HIGH-DIMENSIONAL DATA WITH APPLICATIONS TO GENE-SET TESTING
A TWO-SAMPLE TEST FOR HIGH-DIMENSIONAL DATA WITH APPLICATIONS TO GENE-SET TESTING
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A TWO-SAMPLE TEST FOR HIGH-DIMENSIONAL DATA WITH APPLICATIONS TO GENE-SET TESTING

Chen, Song Xi ; Qin, Ying-Li

The Annals of statistics, 2010-04, Vol.38 (2), p.808-835 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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10
p-Values for High-Dimensional Regression
p-Values for High-Dimensional Regression
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p-Values for High-Dimensional Regression

Meinshausen, Nicolai ; Meier, Lukas ; Bühlmann, Peter

Journal of the American Statistical Association, 2009-12, Vol.104 (488), p.1671-1681 [Periódico revisado por pares]

Alexandria, VA: Taylor & Francis

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