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亚当·卡什拉克。

非症状误差控制的稀疏高维精度矩阵估计。 （英语） Zbl 1461.62066号

《多元分析杂志》。 181，文章ID 104690，16 p.（2021）.
摘要：高维精度矩阵的估计是许多统计领域的关键问题，包括高斯图形模型和高维数据推断。在稀疏性的结构假设下，我们提出了一种新的估计此类矩阵的方法，同时控制了误报率，即错误选择为非零的矩阵项的百分比。我们特别关注在有限样本保证下趋向于零的假阳性率。在大规模假设检验的背景下，还考虑了错误发现率的控制。这种方法不受分布限制，但特别适用于高斯网络恢复问题。我们还考虑在基因组数据中构建基因网络的应用。

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62H22个 概率图形模型
62G05型 非参数估计
62J15型 配对和多重比较；多次测试
60对20 随机矩阵（概率方面）
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
92D20型 蛋白质序列，DNA序列

关键词：

亏损估计量；错误发现率；高斯图形模型；随机矩阵理论

软件：

玻璃制品；FASTCLIME公司；稀疏MatEst；spcov公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.B.Kashlak}，J.多元分析。181，文章ID 104690，16 p.（2021；Zbl 1461.62066）
全文： 内政部 arXiv公司

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