論文の概要: Inference and FDR Control for Simulated Ising Models in High-dimension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05612v1
• Date: Fri, 11 Feb 2022 13:49:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-14 23:19:30.976803
• Title: Inference and FDR Control for Simulated Ising Models in High-dimension
• Title（参考訳）: 高次元における模擬イジングモデルの推論とFDR制御
• Authors: Haoyu Wei, Xiaoyu Lei, Huiming Zhang
• Abstract要約: シミュレーションしたIsingモデルの高次元背景における一貫性と統計的推測について検討する。 提案手法は, マルコフ連鎖モンテカルロ最大推定法 (MCMC-MLE) に基づく。 また、従来のp値と新しいe値を用いて、異なるアルゴリズムを用いて偽発見率(FDR)を制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper studies the consistency and statistical inference of simulated Ising models in the high dimensional background. Our estimators are based on the Markov chain Monte Carlo maximum likelihood estimation (MCMC-MLE) method penalized by the Elastic-net. Under mild conditions that ensure a specific convergence rate of MCMC method, the $\ell_{1}$ consistency of Elastic-net-penalized MCMC-MLE is proved. We further propose a decorrelated score test based on the decorrelated score function and prove the asymptotic normality of the score function without the influence of many nuisance parameters under the assumption that accelerates the convergence of the MCMC method. The one-step estimator for a single parameter of interest is purposed by linearizing the decorrelated score function to solve its root, as well as its normality and confidence interval for the true value, therefore, be established. Finally, we use different algorithms to control the false discovery rate (FDR) via traditional p-values and novel e-values.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元背景におけるシミュレーションイジングモデルの一貫性と統計的推論について検討する。 提案手法は, マルコフ連鎖モンテカルロ最大推定法 (MCMC-MLE) に基づく。 MCMC法の特定の収束率を保証する穏やかな条件下では、弾性ネットペナル化MCMC-MLEの$\ell_{1}$一貫性が証明される。 さらに,非相関スコア関数に基づく非相関スコアテストを提案し,MCMC法の収束を加速させる仮定の下で,多くのニュアンスパラメータの影響を受けずにスコア関数の漸近正規性を証明する。 興味のある1つのパラメータに対するワンステップ推定器は、その根を解くために相関スコア関数を線形化し、真の値に対する正規性と信頼区間を確立することにより、目的とする。 最後に、従来のp値と新しいe値を用いて、異なるアルゴリズムを用いて偽発見率(FDR)を制御する。

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