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马尔科·马洛齐;阿米塔娃·穆克吉;简·卡利纳

高维比较研究的点间距离测试。 （英语） Zbl 1521.62401号

J.应用。斯达。 47，第4期，653-665（2020年）.
概要：现代数据收集技术允许分析大量端点。例如，在生物医学研究中，通常只在少数受试者身上测量数千个基因的表达。在这些情况下，传统的比较研究方法不适用。此外，对于高维数据来说，正态分布的假设通常是有问题的，一些变量可能同时与其他变量高度相关。基于点间距的假设检验对于涉及平均数比较的研究非常有吸引力，因为它们不假设数据来自正态分布的人群，并且包含无分布、无偏、一致和计算上可行的检验，即使终点的数量远大于受试者的数量。针对涉及同时比较均值和变异性或整体分布形状的多元研究，提出了基于点间距的新测试。当终点具有复杂的依赖关系时，如在基因组和代谢组学研究中，这些测试在功效方面表现良好。本文讨论了遗传性心血管病例对照研究的实际应用。

引用于9文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

多元数据;非参数检验;非参数组合;生物医学;基因组学

软件：

生物导体;全球气候变化评估;连接线;利马;交配
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\textit{M.Marozzi}等人，J.Appl。Stat.47，No.4，653--665（2020；Zbl 1521.62401）
全文： DOI程序 链接

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