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J-GLOBAL ID：201802281841315962   整理番号：18A0586612

相関に基づく超高次元可変スクリーニング【Powered by NICT】

Correlation-Based ultrahigh-dimensional variable screening

著者 (2件)： Ahmed Talal (Department of Electrical and Computer Engineering, Rutgers University-New Brunswick, NJ 08854, USA) ,  Bajwa Waheed U. (Department of Electrical and Computer Engineering, Rutgers University-New Brunswick, NJ 08854, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAMSAP  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 統計的推論は,超高次元線形モデルにおける計算量的に無理である。,統計的推論に先立ってモデルから無関係な変数の除去のための限界相関を活用し,相関に基づく可変スクリーニングは,この挑戦課題を克服するために用いることができる。相関に基づく可変スクリーニングに関する以前の研究は,線形モデルに強い統計学的プライアを課すまたは特異的ポスト選別推論法を仮定している。本論文では,任意の線形モデルとポスト選別推論法への相関に基づく可変スクリーニングの解析を拡張した。特に,(i) スクリーニング条件と呼ばれる 条件である線形モデルの成功した相関に基づくスクリーニングに十分であることを示し,(ii)異なる問題パラメータに対する境界域の相関に基づくスクリーニングの依存性への洞察を提供した。最後に,数値実験は本論文の知見は,分析の単なるアーチファクトではないことを確認した。,限界相関に基づく可変スクリーニングに関連した課題を反映していた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデル ,  *高次元 ,  統計的推定 ,  計算量 ,  アーチファクト ,  *スクリーニング ,  統計学
準シソーラス用語： 数値実験 ,  線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相関 ,  高次元 ,  可変 ,  スクリーニング