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J-GLOBAL ID：202002266889826388   整理番号：20A1788484

距離行列の群解析【JST・京大機械翻訳】

Group analysis of distance matrices

著者 (6件)： Wang Jinjuan (LSC, NCMIS, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Jinjuan (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Jialu (School of Mathematics and Statistics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Xiong Wenjun (Guangxi Normal University, Guangxi, China) ,  Li Qizhai (LSC, NCMIS, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Qizhai (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Genetic Epidemiology  (Genetic Epidemiology)
巻： 44  号： 6  ページ： 620-628  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2580A  ISSN： 0741-0395  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： 距離ベースの回帰モデルは,多くの分野における表現型関連性を同定する強力なアプローチとなっている。それは,利用可能な適切な距離または類似性尺度を有する高次元生物学的および遺伝的データに特に有用であることを見出した。このモデルで使用された擬似F統計は情報を蓄積する,そして,類似性行列の固有値によって表される変動である信号が相似行列の固有ベクトルに沿って均等に散乱するとき有効である。しかし,それは不均等な信号のために電力を失う可能性がある。この課題に対処するために,類似性行列の固有値に沿った信号の変化に関するグループ解析を提案し,それらの中で最大値を取る。新しい方法は,いくつかの与えられた閾値に関する最適グループ化ポイントを自動的に選択することができ,その結果,電力証拠を改善することができた。前立腺癌データと加齢ヒト脳データへの広範な計算機シミュレーションと応用は,提案した方法の有効性を示す。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *固有値 ,  計算機シミュレーション ,  電力 ,  遺伝 ,  ヒト ,  表現型 ,  回帰モデル ,  高次元 ,  類似性 ,  有効性 ,  固有ベクトル ,  前立腺腫瘍
準シソーラス用語： *距離行列 ,  固有値分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 距離ベース回帰 ,  固有値分解 ,  擬似F試験統計

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 距離行列 ,  群 ,  解析