論文の概要: High-Dimensional Independence Testing via Maximum and Average Distance Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01095v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 20:24:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 21:51:27.831641
• Title: High-Dimensional Independence Testing via Maximum and Average Distance Correlations
• Title（参考訳）: 最大距離と平均距離の相関による高次元独立試験
• Authors: Cencheng Shen, Yuexiao Dong
• Abstract要約: 辺依存性次元の数に関して,高次元設定における一貫性特性を特徴付ける。 本稿では,各テスト統計の利点を検証し,それぞれのヌル分布を検証し,高速なチ二乗検定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.756296617325109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces and investigates the utilization of maximum and average distance correlations for multivariate independence testing. We characterize their consistency properties in high-dimensional settings with respect to the number of marginally dependent dimensions, assess the advantages of each test statistic, examine their respective null distributions, and present a fast chi-square-based testing procedure. The resulting tests are non-parametric and applicable to both Euclidean distance and the Gaussian kernel as the underlying metric. To better understand the practical use cases of the proposed tests, we evaluate the empirical performance of the maximum distance correlation, average distance correlation, and the original distance correlation across various multivariate dependence scenarios, as well as conduct a real data experiment to test the presence of various cancer types and peptide levels in human plasma.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多変量独立試験における最大距離と平均距離の相関式の導入と検討を行う。 差分依存次元の個数に関する高次元的条件下でのそれらの整合性特性を特徴付け,各試験統計の利点を評価し,それぞれのヌル分布を検証し,高速なチ方形試験法を提案する。 得られたテストは非パラメトリックであり、基礎となる計量としてユークリッド距離とガウス核の両方に適用できる。 提案試験の実用事例をよりよく理解するために, 種々の多変量依存シナリオにおける最大距離相関, 平均距離相関, および原位置相関の実証的性能を評価し, 実際のデータ実験を行い, ヒト血漿中の癌の種類やペプチドの濃度について検討した。

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