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J-GLOBAL ID：201702225458798855   整理番号：17A1446496

ランクの濃度に基づいた一般的な関連を検出するための方法【Powered by NICT】

A procedure to detect general association based on concentration of ranks

著者 (7件)： Rudra Pratyaydipta (Department of Biostatistics and Informatics, University of Colorado, Anschutz Medical Campus, Aurora, CO, 80045, USA) ,  Zhou Yihui (Bioinformatics Research Center, North Carolina State University, Raleigh, 27695, NC, USA) ,  Zhou Yihui (Department of Biological Sciences, North Carolina State University, Raleigh, 27695, NC, USA) ,  Zhou Yihui (Department of Statistics, North Carolina State University, Raleigh, 27695, NC, USA) ,  Wright Fred A. (Bioinformatics Research Center, North Carolina State University, Raleigh, 27695, NC, USA) ,  Wright Fred A. (Department of Biological Sciences, North Carolina State University, Raleigh, 27695, NC, USA) ,  Wright Fred A. (Department of Statistics, North Carolina State University, Raleigh, 27695, NC, USA)
資料名： Stat  (Stat)
巻： 6  号： 1  ページ： 88-101  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2748A  ISSN： 2049-1573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代的な高スループット応用では,変数の間の,様々な関連関係の強力で敏感であることを使用方法が望ましい対関係を同定することが重要である。RankCover,対ランク付け点の濃度を測定する二変数間の関連性の新しいノンパラメトリック関連試験を記述した。ここでは,「濃度」空間データ解析に使用されている類似ディスク被覆統計量を用いて定量化した。Boole被覆過程の理論からの考察は関係の強さを要約への動機づけ,R~2様量を提供した。シミュレーションと実際のデータセットの分析は,この方法がロバストで競合する一般的関連試験と比較してしばしば強力であることを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ノンパラメトリック法 ,  統計量 ,  データ解析 ,  *動機づけ ,  円板 ,  ロバスト性 ,  等級づけ ,  被覆 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： ハイスループット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ノンパラメトリック法 ,  シミュレーション ,  空間統計

分類 (3件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  計算機網  (JC03000K) ,  利益管理  (KA05030A)