Multivariate und multiple Testverfahren für hochdimensionale Daten bei zeitlich abhängigen Beobachtungen mit Anwendungen auf fMRI-Daten

• Applicant: Professor Dr. Siegfried Kropf
• Subject Area: Epidemiology and Medical Biometry/Statistics
• Term: from 2007 to 2014
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 34589008

Im Vorantrag konnte gezeigt werden, dass mit globalen multivariaten Tests, die von unsererArbeits-gruppe für unabhängige hochdimensionale Stichproben entwickelt wurden, eine Korrektur auf die Bedingungen zeitlich korrelierter Stich-probenelemente bei der funktionellen Magnetresonanztomographie(fMRI, Neuroimaging) nach weite-ren notwendigen Vorarbeiten erreicht werden kann. Beieinigen Ansätzen (Prewhitening, Blockpermu-tationen) wurde eine gute Approximation desFehlers erster Art erreicht, bei anderen Ansätzen (vari-anzadaptierte Teststatistiken undRotationstests) arbeiten wir noch an einer weiteren Verbesserung. Im beantragtenVerlängerungszeitraum soll auf der Basis der bisherigen Ergebnisse und methodi-schenVorarbeiten der Schwerpunkt auf der Übertragung der Adaptions-Techniken auf bislang weniggenutzte innovative multiple Testprozeduren aus dem Umfeld der Genexpressionsanalysenliegen, wozu bereits die ersten Schritte erfolgt sind. Diese Methoden sollen die Suche nachaktivierten Hirn-arealen noch effektiver unterstützen als die bislang erarbeiteten globalenmultivariaten Verfahren. Dazu sollen vorzugsweise weiterentwickelte Permutations- undRotationsverfahren zum Einsatz kommen. In Simulationsuntersuchungen und an realenDaten aus Studien unseres Instituts wird ein Ver-gleich mit den Ergebnissen vonStandardverfahren und von Verfahren aus der Literatur erfolgen.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Person: Professor Dr. Johannes Bernarding