論文の概要: Bayesian Regularization for Functional Graphical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05575v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 19:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 08:10:43.244494
• Title: Bayesian Regularization for Functional Graphical Models
• Title（参考訳）: 関数型図形モデルのベイズ正規化
• Authors: Jiajing Niu, Boyoung Hur, John Absher, and D. Andrew Brown
• Abstract要約: グラフィカルモデルを推定するための完全ベイズ正規化スキームを提案する。 その結果、脳が損傷後に切断されたネットワークを補う方法の洞察が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graphical models, used to express conditional dependence between random variables observed at various nodes, are used extensively in many fields such as genetics, neuroscience, and social network analysis. While most current statistical methods for estimating graphical models focus on scalar data, there is interest in estimating analogous dependence structures when the data observed at each node are functional, such as signals or images. In this paper, we propose a fully Bayesian regularization scheme for estimating functional graphical models. We first consider a direct Bayesian analog of the functional graphical lasso proposed by Qiao et al. (2019). We then propose a regularization strategy via the graphical horseshoe. We compare these approaches via simulation study and apply our proposed functional graphical horseshoe to two motivating applications, electroencephalography data for comparing brain activation between an alcoholic group and controls, as well as changes in structural connectivity in the presence of traumatic brain injury (TBI). Our results yield insight into how the brain attempts to compensate for disconnected networks after injury.
• Abstract（参考訳）: 様々なノードで観測されるランダム変数間の条件依存を表現するために使用されるグラフィカルモデルは、遺伝学、神経科学、ソーシャルネットワーク分析など多くの分野で広く使われている。 グラフィカルモデル推定のための現在の統計手法はスカラーデータに焦点を当てているが、各ノードで観測されたデータが信号や画像などの機能である場合、類似の依存構造の推定に関心がある。 本稿では,機能的グラフィカルモデル推定のための完全ベイズ正規化スキームを提案する。 まず、qiao et al. (2019) によって提案された機能的グラフィカルラッソの直接ベイズ的類似について考察する。 次に,グラフィカルホースシューを用いた正規化戦略を提案する。 これらのアプローチをシミュレーション研究を通して比較し,提案する機能的グラフィカルホースシューを2つのモチベーション応用,アルコール依存症群とコントロール群の脳活動比較のための脳波データ,外傷性脳損傷(tbi)の有無における構造的結合の変化に適用した。 その結果、脳が損傷後に切断されたネットワークを補う方法の洞察が得られる。

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