論文の概要: Selective Inference for Hierarchical Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02936v1
• Date: Sat, 5 Dec 2020 03:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 12:02:09.606403
• Title: Selective Inference for Hierarchical Clustering
• Title（参考訳）: 階層クラスタリングのための選択推論
• Authors: Lucy L. Gao, Jacob Bien and Daniela Witten
• Abstract要約: 本稿では,任意のクラスタリング法から得られた2つのクラスタ間の平均差をテストするための選択的推論手法を提案する。 提案手法は,データからNull仮説が生成されたという事実を考慮し,選択型Iエラー率を制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3311605203774386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Testing for a difference in means between two groups is fundamental to answering research questions across virtually every scientific area. Classical tests control the Type I error rate when the groups are defined a priori. However, when the groups are instead defined via a clustering algorithm, then applying a classical test for a difference in means between the groups yields an extremely inflated Type I error rate. Notably, this problem persists even if two separate and independent data sets are used to define the groups and to test for a difference in their means. To address this problem, in this paper, we propose a selective inference approach to test for a difference in means between two clusters obtained from any clustering method. Our procedure controls the selective Type I error rate by accounting for the fact that the null hypothesis was generated from the data. We describe how to efficiently compute exact p-values for clusters obtained using agglomerative hierarchical clustering with many commonly used linkages. We apply our method to simulated data and to single-cell RNA-seq data.
• Abstract（参考訳）: 2つのグループ間の手段の違いに対するテストは、事実上すべての科学領域にまたがる研究質問に答える上で基本です。 古典的なテストは、グループが優先順位を定義するときにタイプIエラー率を制御する。 しかし、群がクラスタリングアルゴリズムによって定義される場合、群間の平均差に対する古典的なテストを適用すると、非常に膨らんだタイプIエラー率が得られる。 特に、この問題は、2つの独立したデータセットがグループを定義し、その手段の違いをテストするために使われても持続する。 この問題に対処するため,本論文では,任意のクラスタリング法から得られた2つのクラスタ間の手段の差をテストするための選択的推論手法を提案する。 提案手法は,データからNull仮説が生成されたという事実を考慮し,選択型Iエラー率を制御する。 本稿では,集合的階層クラスタリングを用いて得られたクラスタの正確なp値の計算方法を述べる。 本手法はシミュレーションデータおよび単細胞rna-seqデータに適用する。

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