論文の概要: Latent Network Estimation and Variable Selection for Compositional Data via Variational EM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13229v2
• Date: Fri, 9 Apr 2021 02:44:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 04:57:49.456181
• Title: Latent Network Estimation and Variable Selection for Compositional Data via Variational EM
• Title（参考訳）: 変動emを用いた構成データの潜在ネットワーク推定と可変選択
• Authors: Nathan Osborne, Christine B. Peterson, and Marina Vannucci
• Abstract要約: ネットワークの相互作用と関連性を同時に推定する新しい手法を開発した。 マイクロバイオームデータへの応用を通して,本モデルの実用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network estimation and variable selection have been extensively studied in the statistical literature, but only recently have those two challenges been addressed simultaneously. In this paper, we seek to develop a novel method to simultaneously estimate network interactions and associations to relevant covariates for count data, and specifically for compositional data, which have a fixed sum constraint. We use a hierarchical Bayesian model with latent layers and employ spike-and-slab priors for both edge and covariate selection. For posterior inference, we develop a novel variational inference scheme with an expectation maximization step, to enable efficient estimation. Through simulation studies, we demonstrate that the proposed model outperforms existing methods in its accuracy of network recovery. We show the practical utility of our model via an application to microbiome data. The human microbiome has been shown to contribute to many of the functions of the human body, and also to be linked with a number of diseases. In our application, we seek to better understand the interaction between microbes and relevant covariates, as well as the interaction of microbes with each other. We provide a Python implementation of our algorithm, called SINC (Simultaneous Inference for Networks and Covariates), available online.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク推定と変数選択は統計学で広く研究されてきたが、最近になって2つの課題が同時に解決された。 本稿では,数量データ,特に固定和制約を持つ合成データに対して,ネットワーク間相互作用と関連する共変量との関係を同時に推定する新しい手法を提案する。 階層型ベイズモデルと潜在層を用いて,エッジ選択と共変量選択にスパイク・アンド・スラブ先行を用いる。 後部推論のために,予測最大化ステップを持つ新しい変分推論手法を開発し,効率的な推定を実現する。 シミュレーション研究を通じて,提案手法はネットワーク回復の精度において既存手法よりも優れていることを示す。 マイクロバイオームデータへの応用を通して,本モデルの実用性を示す。 ヒトのマイクロバイオームは、ヒトの身体の機能の多くに寄与し、また多くの疾患と関連していることが示されている。 我々は,微生物と関連する共変体との相互作用や微生物同士の相互作用をよりよく理解することを目指す。 我々は、SINC(Simultaneous Inference for Networks and Covariates)と呼ばれるアルゴリズムのPython実装をオンラインで提供します。

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