Angelopoulos

Learn Then Test（LTT）是Angelopoulos等人提出的一种基于多重假设检验的阈值选择框架，其核心思想是将所有候选阈值视为一组待检验的假设，利用有限样本下的p值构造方法计算每个阈值对应的风险上界，再通过FDR控制程序一次性筛选出满足风险预算的阈值集合。