論文の概要: Measure of Strength of Evidence for Visually Observed Differences between Subpopulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00362v3
• Date: Wed, 20 Sep 2023 00:03:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 02:56:11.511394
• Title: Measure of Strength of Evidence for Visually Observed Differences between Subpopulations
• Title（参考訳）: サブポピュレーション間の視覚的差異に対するエビデンス強度の測定
• Authors: Xi Yang, Jan Hannig, Katherine A. Hoadley, Iain Carmichael, J.S. Marron
• Abstract要約: The Population difference Criterion is proposed to evaluate the statistics importance of visually-observed subpopulation difference。 高次元の文脈では、分布モデルは疑わしい。 高信号の文脈では、従来の置換テストはペアワイズ比較が貧弱である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.874390479912011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For measuring the strength of visually-observed subpopulation differences, the Population Difference Criterion is proposed to assess the statistical significance of visually observed subpopulation differences. It addresses the following challenges: in high-dimensional contexts, distributional models can be dubious; in high-signal contexts, conventional permutation tests give poor pairwise comparisons. We also make two other contributions: Based on a careful analysis we find that a balanced permutation approach is more powerful in high-signal contexts than conventional permutations. Another contribution is the quantification of uncertainty due to permutation variation via a bootstrap confidence interval. The practical usefulness of these ideas is illustrated in the comparison of subpopulations of modern cancer data.
• Abstract（参考訳）: 視覚的に観察されたサブポピュレーション差の強さを測定するために,視覚的に観察されたサブポピュレーション差の統計的意義を評価するために,Population difference Criterionを提案する。 高次元の文脈では、分布モデルは疑わしいが、高信号の文脈では、従来の置換テストはペアワイズ比較が貧弱である。 注意深い分析に基づいて、バランスのとれた置換アプローチは、従来の置換よりも高符号の文脈でより強力であることが分かりました。 もうひとつの貢献は、ブートストラップ信頼区間による置換変動による不確実性の定量化である。 これらの概念の実用的有用性は、現代のがんデータのサブポピュレーションの比較で示される。

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