[Estimation du taux de fausse découverte par ajustement de fonctions sigmoïdales]
Le taux de fausse découverte (FDR) est habituellement estimé en utilisant un mélange de deux distributions, la distribution nulle et la distribution alternative. Dans cet article nous étudions une proposition de Rice et Spiegelhalter (2008), qui utilisent comme point de départ une distribution nulle et une famille parametrique de courbes sigmoïdes pour le FDR. Dans ces familles nous considerons les modèles half-normal decay et beta-uniform mixture. Nous utilisons des simulations et des données réelles pour comparer l’idée de Rice et Spiegelhalter avec des méthodes établies. Nos analyses montrent que si la distribution alternative est mal spécifiée et si une estimation empirique de la distribution nulle est appliquée, on voit une dégradation substantielle de la précision de l’estimation du FDR. Donc, bien que le formalisme proposé soit assez élégant, il est nécessaire de l’appliquer avec une diligence particulière.
False discovery rates (FDR) are typically estimated from a mixture of a null and an alternative distribution. Here, we study a complementary approach proposed by Rice and Spiegelhalter (2008) that uses as primary quantities the null model and a parametric family for the local false discovery rate. Specifically, we consider the half-normal decay and the beta-uniform mixture models as FDR threshold functions. Using simulations and analysis of real data we compare the performance of the Rice-Spiegelhalter approach with that of competing FDR estimation procedures. If the alternative model is misspecified and an empirical null distribution is employed the accuracy of FDR estimation degrades substantially. Hence, while being a very elegant formalism, the FDR threshold approach requires special care in actual application.
Mot clés : FDR, Taux de fausse découverte, tests multiples, mauvaise spécification des modèles
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