×
van Wieringen、Wessel N。;科恩·A·斯塔姆。;Carel F.W.Peeters。;范德维尔（Mark A.van de Wiel）。

通过目标惩罚估计更新高斯图形模型。 （英语） Zbl 1440.62211号

《多元分析杂志》。 178，文章ID 104621，13 p.（2020）.
总结：研究了通过收缩率估计更新高斯图形模型。这种收缩趋向于一个代表先前定量信息的非零参数值。一旦新数据可用，需要更新之前估计的参数。收缩率提供了实现这一目的的方法，使用后者作为收缩目标以获取更新的估计。以收缩方式迭代更新高斯图形模型的过程表明，可以获得改进的拟合以及渐近无偏和一致的估计。通过将收缩更新与贝叶斯更新联系起来，并通过更新先前估计的特征属性来继承，阐明了收缩更新的工作原理。指出了收缩对估计量的矩和损失的影响。确定了可能阻碍更新的实际问题，并概述了解决方案。通过使用转录组数据重建基因-基因相互作用网络来说明所提出的更新过程。

引用于4文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62H22个 概率图形模型
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

条件独立图;逆协方差;马尔可夫链;网络;山脊罚款;收缩，收缩

软件：

KEGG公司;字符串
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.N.van Wieringen}等人，《多元分析杂志》。178，文章ID 104621，13 p.（2020；Zbl 1440.62211）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] Aflakparast，M。；德冈斯特，M.C.M。；van Wieringen，W.N.，从横断面组学数据重建分子网络进化，生物。J.，60，547-563（2018）·Zbl 1441.62272号
[2] Anandkumar，A。；Tan，V.Y.'F。；黄，F。；Willsky，A.S.，《ising模型中的高维结构估计：局部分离准则》，Ann.Statist。，40, 1346-1375 (2012) ·Zbl 1297.62124号
[3] Bento，J。；Montanari，A.，哪些图形模型很难学习？，高级神经信息处理。系统。，1303-1311 (2009)
[4] Berger，J.O.，《统计决策理论和贝叶斯分析》（2013），施普林格科学与商业媒体
[5] Bickel，P.J。；Wichura，M.K.，多参数随机过程的收敛性准则及其应用，Ann.Math。Stat.，42，1656-1670（1971）·Zbl 0265.60011号
[6] Bilgrau，A.E。；皮特斯，C.F.W。；Eriksen，P.S。；博格斯特德，M。；Van Wieringen，W.N.，《来自多个高维数据类的逆协方差矩阵的目标融合岭估计》，J.Mach。学习。研究，21，1-52（2020年）·Zbl 1499.62177号
[7] 陈，S。；Witten，D.M。；Shojaie，A.，混合图形模型的选择和估计，Biometrika，102，47-64（2015）·Zbl 1345.62081号
[8] Danaher，P。；王，P。；Witten，D.M.，《跨多类协方差逆估计的联合图形套索》，J.R.Stat.Soc.Ser。B统计方法。，76, 373-397 (2014) ·Zbl 07555455号
[9] Davis，C。；Kahan，W.M.，扰动引起的特征向量的旋转。三、 SIAM J.数字。分析。，7, 1-46 (1970) ·Zbl 0198.47201号
[10] 德顿，M。；Maathuis，M.H.，图形建模中的结构学习，Annu。修订状态申请。，4, 365-393 (2017)
[11] 埃德加·R。；多姆拉乔夫，M。；Lash，A.E.，《基因表达总览：NCBI基因表达和杂交阵列数据存储库》，《核酸研究》，第30期，第207-210页（2002年）
[12] Efron，B.，《大尺度同时假设检验：无效假设的选择》，J.Amer。统计师。协会，99，96-104（2004）·Zbl 1089.62502号
[13] Etamadi，N.，重新审视随机变量加权平均值的收敛性，Proc。阿默尔。数学。《社会学杂志》，1342739-2744（2006）·Zbl 1088.60018号
[14] H.Gray，G.G.R.Leday，C.A.Vallejos，S.Richardson，使用多个收缩目标对大协方差矩阵进行收缩估计，提交出版，2018年，https://arxiv.org/abs/1809.08024。
[15] 郭杰。；莱维纳，E。；Michailidis，G。；Zhu，J.，多图形模型的联合估计，Biometrika，98，1-15（2011）·Zbl 1214.62058号
[16] Hannart，A。；Naveau，P.，《估计高维协方差矩阵：高斯共轭框架的新视角》，《多元分析杂志》。，131, 149-162 (2014) ·Zbl 1306.62120号
[17] 霍恩，A。；Johnson，C.R.，《矩阵分析》（2009），剑桥大学出版社
[18] 贾米森，B。；奥利，S。；Pruitt，W.，独立随机变量加权平均值的收敛性，Z.Wahrscheinlichkeits理论。Verwandte Geb.公司。，4, 40-44 (1965) ·Zbl 0141.16404号
[19] M.Kolar，H.Liu，多任务学习的边际回归，载《第十五届国际人工智能与统计会议论文集》，2012年第22卷，第647-655页。
[20] 科勒，D。；弗里德曼，N.，《概率图形模型：原理和技术》（2009），麻省理工学院出版社·Zbl 1183.68483号
[21] O.莱多特。；Wolf，M.，《大维协方差矩阵的良好估计》，《多元分析杂志》。，88, 365-411 (2004) ·Zbl 1032.62050
[22] Lee，J。；Hastie，T.，《学习混合图形模型的结构》，J.Compute。图表。统计人员。，24, 230-253 (2013)
[23] Lee，J.D。；孙，Y。；Taylor，J.，关于M-估计量的模型选择一致性，Electron。J.Stat.，9（2015）
[24] 刘，H。；Lafferty，J。；Wasserman，L.，《非规范：高维无向图的半参数估计》，J.Mach。学习。决议，102295-2328（2009）·Zbl 1235.62035号
[25] Ni，Y。；米勒，P。；Zhu，Y。；Ji，Y.，异质互惠图形模型，生物统计学，74，606-615（2018）·Zbl 1414.62466号
[26] Oates，C.J。；J.Q.史密斯。；Mukherjee，S.，使用条件dag模型估计因果结构，J.Mach。学习。第17号决议，1880-1903（2016）·Zbl 1360.62279号
[27] Ogata，H。；Goto，S。；佐藤，K。；Fujibuchi，W。；波诺，H。；Kanehisa，M.，Kegg:《京都基因和基因组百科全书》，《核酸研究》，27，29-34（1999）
[28] 彼得森，C。；Stingo，F.C。；Vannucci，M.，多高斯图形模型的贝叶斯推断，J.Amer。统计师。协会，110，159-174（2015）·Zbl 1373.62106号
[29] 价格，B.S。；Geyer，C.J。；Rothman，A.J.，《统计学习中的岭融合》，J.Compute。图表。统计人员。，24, 439-454 (2015)
[30] Rudin，W.，《数学分析原理》（1964），McGraw-hill:McGraw-hill纽约·Zbl 0148.02903号
[31] Schäfer，J。；Strimmer，K.，《大规模协方差矩阵估计的收缩方法及其对功能基因组学的影响》，Stat.Appl。遗传学。分子生物学。，4, 32 (2005)
[32] Stachurski，J.，《经济动力学：理论与计算》（2009年），麻省理工学院出版社：麻省理学院出版社剑桥·兹比尔1163.91300
[33] 斯图尔特，G.W。；Sun，J.G.，矩阵微扰理论（1990），学术出版社：波士顿学术出版社·Zbl 0706.65013号
[34] Strimmer，K.，《错误发现率估计的统一方法》，BMC生物信息学，9303（2008）
[35] Szklarczyk，D。；弗朗西斯科尼，A。；Kuhn，M.，《2011年STRING数据库：蛋白质的功能性相互作用网络，全球整合和评分》，《核酸研究》，39，D561-D568（2010）
[36] van der Vaart，A.W.，《渐进统计》（1998），剑桥大学出版社·Zbl 0910.62001号
[37] Vershynin，R.，《随机矩阵的非渐近分析导论》（Eldar，Y.；Kutyniok，G.，《压缩传感，理论与应用》（2012）第5章，剑桥大学出版社）
[38] Wainwright，M.J。；Jordan，M.I.，《图形模型、指数族和变分推理》，Found。趋势马赫数。学习。(2008) ·Zbl 1193.62107号
[39] 韦恩斯坦，J.N。；Collisson，E.A。；Mills，G.B.，《癌症基因组图谱泛癌分析项目》，《自然遗传学》。，45, 1113-1120 (2013)
[40] van Wieringen，W.N.，关于协方差和精度矩阵岭估计的均方误差，Stat.Probab。莱特。，123, 88-92 (2017) ·Zbl 1463.62210号
[41] van Wieringen，W.N.，逆协方差矩阵的广义岭估计量，J.Comput。图表。统计人员。，28, 932-942 (2019) ·Zbl 07499037号
[42] va.Wieringen，W.N。；Peeters，C.F.W.，高维数据协方差矩阵的岭估计，计算。统计师。数据分析。，103, 284-303 (2016) ·Zbl 1466.62204号
[43] van Wieringen，W.N。；皮特斯，C.F.W。；d.梅内泽斯，R.X。；van de Wiel，M.A.，《使用高斯图形模型测试通路（in）激活》，J.R.Stat.Soc.Ser。C.申请。统计，67，1419-1436（2018）
[44] Yajima，M。；Telesca博士。；纪毅。；Müller，P.，《检测分子途径中的不同相互作用模式》，生物统计学，16，240-251（2015）
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。