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多个高维数据类的逆协方差矩阵的目标融合岭估计。 (英语) Zbl 1499.62177号

摘要:我们考虑从不同类别的高维数据中联合估计多个逆协方差矩阵的问题。采用了一种惩罚最大似然法。所建议的方法是灵活的和通用的,将其他几个受(ell_2)惩罚的估计量作为特殊情况合并在一起。此外,该方法允许指定目标矩阵,通过该矩阵可以合并先验知识,并且可以在高维设置中稳定估计过程。当组成类的精度矩阵被认为主要共享相同的结构,而在许多感兴趣的位置上可能存在差异时,结果是一个有针对性的融合岭估计量。它在(多)析因研究设计中有许多应用。我们将重点放在用所提出的估计器对精度矩阵进行图形化解释上,然后作为综合或元分析高斯图形建模的基础。考虑了由数据集和疾病亚型定义类别的情况。通过大量仿真实验评估了所提出估计器在图形建模环境中的性能。12个弥漫性大B细胞淋巴瘤亚型大规模基因表达数据集的差异网络建模说明了其实际可用性。估计器及其相关程序被纳入R包rags2ridges中。

MSC公司:

62甲12 多元分析中的估计
62H22个 概率图形模型
2007年6月62日 岭回归;收缩估计器(拉索)
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析

软件:

破布2脊
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全文: arXiv公司 链接

参考文献:

[1] H.Liu、K.Roeder和L.Wasserman。高维图形模型正则化选择的稳定性方法(StARS)。在J.D.Lafferty、C.K.I.Williams、J.Shawe Taylor、R.S.Zemel和A.Culotta,编辑,《神经信息处理系统进展》23,第1432-1440页。Curran Associates,Inc.,2010年。
[2] W.N.van Wieringen和C.F.W.Peeters。来自高维数据的逆协方差矩阵的岭估计。计算统计与数据分析,103:284-3032016·Zbl 1466.62204号
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