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J-GLOBAL ID：202002218352496123   整理番号：20A2462209

高次元線形混合モデルにおける統計的有意性【JST・京大機械翻訳】

Statistical Significance in High-dimensional Linear Mixed Models

著者 (3件)： Lin Lina (University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Drton Mathias (Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Shojaie Ali (University of Washington, Seattle, WA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： FODS ’20  ページ： 171-181  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文では,高次元線形混合効果モデルに対する推論フレームワークを開発した。このようなモデルは,例えばM被験者に対するn反復測定を収集する場合に適している。固定効果pの数が大きい(およびMより大きい)が,ランダム効果qの数は小さいシナリオを考察した。このフレームワークは,固定効果のみを持つ高次元線形モデルに対する推論を行うための,不偏ペナルティ化推定器を提案する,最近の研究ラインにより触発された。特に,混合効果モデルに対して漸近的に有効な信頼区間を構築するために,「ナイーブ」リッジ推定器を修正する方法を示す。著者らは,著者らの方法がランダム効果によって誘起される相関をうまく説明できることを示す数値実験によって著者らの理論的結果を検証した。実用的実証のために,グループ構造を示すリボフラビン生産データセットを考察し,著者らの方法を用いて引き出される結論はグループ構造のない類似のデータセットで得られたものと一致することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  *高次元 ,  ペナルティ ,  窒素複素環化合物 ,  ビタミンB群 ,  ウレア化合物 ,  芳香族縮合化合物 ,  ポリオール
準シソーラス用語： 数値実験 ,  線形モデル ,  一般化線形混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 信頼区間 ,  高次元統計 ,  線形混合効果モデル ,  分散成分推定

分類 (4件)： 統計学  (AB08000H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  数値計算  (JE02000J)

物質索引 (1件)： リボフラビン

タイトルに関連する用語 (3件)： 高次元 ,  線形混合モデル ,  統計的有意性