欠損データの存在におけるウイルス遺伝子連鎖率の推定【JST・京大機械翻訳】

Vu Tyler; Lin Tuo; Zou Jingjing; Novitsky Vladimir; Tu Xin; De Gruttola Victor

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217443162929 整理番号：22P0309429

欠損データの存在におけるウイルス遺伝子連鎖率の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating Viral Genetic Linkage Rates in the Presence of Missing Data

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

社会的および情報ネットワークの使用への関心は成長したが,ネットワークに関するほとんどの推論は,収集したデータが完全であると仮定する。しかし,欠測データを無視するときでも,ランダムでは完全に欠落しても,これは推論ネットワーク関連パラメータに関する推定子のバイアスをもたらす。本論文では,ランダム選択ノードがノードがそれらの対応するエッジと共にランダムに完全に欠落しているという仮定の下で,ノードが少なくとも1つのエッジを持つ確率のための推定子の構築に焦点を当てた。さらに,ノード間の連鎖指標が中心限界定理の直接適用と大きな数の法則を妨げるので,そのような推定子の漸近特性を得る際に問題も生じる。サブサンプリング手法を用いて,欠測データに適応する関心のパラメータに対する改良推定器を示した。理論U統計を利用して,提案した推定子の一貫性と漸近的正規性を導いた。この手法は,関心のパラメータを推定する際にバイアスを減少させる。HIV予防介入の大規模クラスタランダム化試験(Botswana組合せ予防プロジェクト(BCPP))からHIVウイルス株を用いて著者らのアプローチを説明した。【JST・京大機械翻訳】

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