論文の概要: Meta-analysis of heterogeneous data: integrative sparse regression in high-dimensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.11928v2
• Date: Thu, 30 Jun 2022 15:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-10 07:59:32.092005
• Title: Meta-analysis of heterogeneous data: integrative sparse regression in high-dimensions
• Title（参考訳）: 不均一データのメタ分析:高次元における積分スパース回帰
• Authors: Subha Maity, Yuekai Sun, and Moulinath Banerjee
• Abstract要約: 本稿では,データソースが類似しているが識別できない高次元環境におけるメタ分析の課題について考察する。 異質性の存在下での解釈可能性と統計的効率を重視したグローバルパラメータを導入する。 いくつかの異なる癌細胞株を含む大規模薬物治療データセットに対するアプローチの利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.162280861396205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the task of meta-analysis in high-dimensional settings in which the data sources are similar but non-identical. To borrow strength across such heterogeneous datasets, we introduce a global parameter that emphasizes interpretability and statistical efficiency in the presence of heterogeneity. We also propose a one-shot estimator of the global parameter that preserves the anonymity of the data sources and converges at a rate that depends on the size of the combined dataset. For high-dimensional linear model settings, we demonstrate the superiority of our identification restrictions in adapting to a previously seen data distribution as well as predicting for a new/unseen data distribution. Finally, we demonstrate the benefits of our approach on a large-scale drug treatment dataset involving several different cancer cell-lines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データソースが類似しているが識別できない高次元環境におけるメタ分析の課題について考察する。 このような異種データセット間の強度を借りるために,異種の存在下での解釈可能性と統計的効率を強調するグローバルパラメータを導入する。 また、データソースの匿名性を保持し、複合データセットのサイズに依存する速度で収束するグローバルパラメータのワンショット推定器を提案する。 高次元線形モデル設定では、これまで見てきたデータ分布に適応する上での識別制限の優位性や、新しい未知のデータ分布の予測を示す。 最後に,いくつかの異なる癌細胞株を含む大規模薬物治療データセットに対するアプローチの利点を示す。

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