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盛天鸿；李冰；埃夫蒂西亚索莱亚

关于偏高斯图形模型。 （英语） Zbl 1520.62074号

《多元分析杂志》。 194，文章ID 105129，19 p.（2023）.
摘要：我们引入了一个倾斜高斯图形模型，作为高斯图形模型的扩展。高斯分布的一个吸引人的特性是，条件独立性可以完全由精度矩阵中的稀疏性来表征。偏斜的高斯分布在高斯分布中添加了一个形状参数，以考虑数据中可能的偏斜；因此，它比高斯模型更灵活。然而，高斯分布的吸引人的特性在很大程度上得到了保留：条件独立性的特征仍然是参数的稀疏性，现在除了精度矩阵外，还包括形状参数。因此，与高斯图形模型一样，通过惩罚似然法可以有效地估计偏高斯图形模型。我们基于交替方向乘法器方法开发了一种最大化惩罚似然的算法，并建立了新估计量的渐近正态性和变量选择一致性。通过仿真，我们证明了当这些分布假设不满足时，我们的方法比高斯和高斯copula方法性能更好。将该方法应用于乳腺癌MicroRNA数据集构建基因网络，与高斯图形模型相比，具有更好的解释性。

MSC公司：

62H22个 概率图形模型
62甲12 多元分析中的估计
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

交替方向乘法器法；高斯图形模型；拉索；惩罚可能性；偏高斯分布

软件：

玻璃制品
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Sheng}等人，《多元分析杂志》。194，文章ID 105129，19 p.（2023；Zbl 1520.62074）
全文： 内政部

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