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J-GLOBAL ID：201202288026166617   整理番号：12A0102510

大きなデータ集合に内在する有用な結合関係の検出

Detecting Novel Associations in Large Data Sets

著者 (16件)： RESHEF David N. (Massachusetts Inst. Technol.(MIT), MA, USA) ,  RESHEF David N. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA, USA) ,  RESHEF David N. (Univ. Oxford, Oxford, GBR) ,  RESHEF Yakir A. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA, USA) ,  RESHEF Yakir A. (Harvard Coll., MA, USA) ,  FINUCANE Hilary K. (Weizmann Inst. Sci., Rehovot, ISR) ,  GROSSMAN Sharon R. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA, USA) ,  GROSSMAN Sharon R. (Harvard Univ., MA, USA) ,  MCVEAN Gilean (Univ. Oxford, Oxford, GBR) ,  TURNBAUGH Peter J. (Harvard Univ., MA, USA) ,  LANDER Eric S. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA, USA) ,  LANDER Eric S. (Massachusetts Inst. Technol.(MIT), MA, USA) ,  LANDER Eric S. (Harvard Medical School, MA, USA) ,  MITZENMACHER Michael (Harvard Univ., MA, USA) ,  SABETI Pardis C. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA, USA) ,  SABETI Pardis C. (Harvard Univ., MA, USA)
資料名： Science  (Science)
巻： 334  号： 6062  ページ： 1518-1524  発行年： 2011年12月16日 
JST資料番号： E0078A  ISSN： 0036-8075  CODEN： SCIEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多数のデータ要素で構成する2個のデータ集合の相互間に相関があるがデータの数が多すぎて個別の計算ができない場合,その全体傾向の把握に統計的相関関係R²が有用である。その計算には各種手法の提案があるがデータの分布の形に対応して手法毎に適否がある。本文で紹介した解析ツールの極限情報係数MICは分布の性質に関係なくすべての分布に適用できて,それぞれの分布形状でそれに適した他の統計手法と同等の高い解析精度を示す。また相関の性質を図形的に,相関の強さを図形の幅の広がりで表現できて相関の質を論じることが可能になる。医療の水準と社会的な各種健康状態の指数にMICを適用して解析した複数の事例,ねずみの遺伝子についてのSpellmanのMAS評価点との比較,ダイエットにともなう大腸内細菌の構成比率,等の事例を紹介した。

シソーラス用語： *集合 ,  *データ ,  公衆衛生 ,  遺伝子発現 ,  *情報理論 ,  *相関 ,  変数 ,  *最適化 ,  効率 ,  動的計画法 ,  ストリーミング ,  データ構造 ,  相互情報量
準シソーラス用語： データ集合 ,  国際保健 ,  確率変数 ,  計算効率 ,  データストリーム

分類 (1件)： 情報工学基礎理論一般  (JB01000T)

タイトルに関連する用語 (1件)： データ集合