Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Multiple hypothesis testing is concerned with maintaining low the number of false positives when testing several hypotheses simultaneously, while achieving a number of false negatives as small as possible. Procedures should be distribution free and robust with respect to known or possibly unknown dependence. This thesis is related to modern approaches. After a review of the most recent developments, we prove robustness of certain procedures under weak dependence. We then propose a new class of procedures and estimators for the proportion of false null hypotheses, i.e., the strength of the simoultaneous signal. In order to develop our findings, we provide probability inequalities and related tools under dependence. We show a pletora of applications. Main motivating applications are in the field of genomics, but we also show an innovating application to signal and image reconstruction through wavelet thresholding.