論文の概要: Estimation, Confidence Intervals, and Large-Scale Hypotheses Testing for High-Dimensional Mixed Linear Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03598v1
• Date: Fri, 6 Nov 2020 21:17:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 05:17:13.582927
• Title: Estimation, Confidence Intervals, and Large-Scale Hypotheses Testing for High-Dimensional Mixed Linear Regression
• Title（参考訳）: 高次元混合線形回帰における推定・信頼区間・大規模仮説検定
• Authors: Linjun Zhang, Rong Ma, T. Tony Cai and Hongzhe Li
• Abstract要約: 本稿では,2つの線形回帰モデルのうちの1つから出力変数が得られた高次元混合線形回帰(MLR)について検討する。 本稿では, 2つの回帰ベクトルを推定し, その収束率を確立するための反復的手順を提案する。 回帰係数をテストするために大規模な多重検定手法を提案し, アルゴリズムによって偽発見率(FDR)を制御できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.815103550891463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the high-dimensional mixed linear regression (MLR) where the output variable comes from one of the two linear regression models with an unknown mixing proportion and an unknown covariance structure of the random covariates. Building upon a high-dimensional EM algorithm, we propose an iterative procedure for estimating the two regression vectors and establish their rates of convergence. Based on the iterative estimators, we further construct debiased estimators and establish their asymptotic normality. For individual coordinates, confidence intervals centered at the debiased estimators are constructed. Furthermore, a large-scale multiple testing procedure is proposed for testing the regression coefficients and is shown to control the false discovery rate (FDR) asymptotically. Simulation studies are carried out to examine the numerical performance of the proposed methods and their superiority over existing methods. The proposed methods are further illustrated through an analysis of a dataset of multiplex image cytometry, which investigates the interaction networks among the cellular phenotypes that include the expression levels of 20 epitopes or combinations of markers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未知の混合比と未知の共分散構造を持つ2つの線形回帰モデルのうちの1つから出力変数が生じる高次元混合線形回帰(MLR)について検討する。 高次元emアルゴリズムを基礎として,2つの回帰ベクトルを推定し,収束率を定式化する反復手法を提案する。 反復推定法に基づき,さらにデバイアス推定法を構築し,漸近正規性を確立する。 個々の座標では、偏差推定器を中心とした信頼区間が構築される。 さらに,回帰係数をテストするための大規模多重試験手法を提案し,漸近的に偽発見率(fdr)を制御することを示した。 提案手法の数値的性能と既存手法の優越性を検討するため,シミュレーション実験を行った。 提案手法は、20エピトープの発現レベルやマーカーの組み合わせを含む細胞性表現型間の相互作用ネットワークを解析する多重画像サイトメトリーのデータセットの分析を通じて、さらに説明される。

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