論文の概要: Multivariate regression modeling in integrative analysis via sparse regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07451v1
• Date: Sat, 15 Apr 2023 02:27:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 19:02:10.538035
• Title: Multivariate regression modeling in integrative analysis via sparse regularization
• Title（参考訳）: スパース正規化による積分解析における多変量回帰モデル
• Authors: Shuichi Kawano, Toshikazu Fukushima, Junichi Nakagawa, Mamoru Oshiki
• Abstract要約: 統合分析は、複数の独立したデータセットから有用な情報をプールする効果的な方法である。 この積分は、変数とグループ選択を実行するスパース推定によって達成される。 提案手法の性能をモンテカルロシミュレーションおよび微生物測定による排水処理データの解析により実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The multivariate regression model basically offers the analysis of a single dataset with multiple responses. However, such a single-dataset analysis often leads to unsatisfactory results. Integrative analysis is an effective method to pool useful information from multiple independent datasets and provides better performance than single-dataset analysis. In this study, we propose a multivariate regression modeling in integrative analysis. The integration is achieved by sparse estimation that performs variable and group selection. Based on the idea of alternating direction method of multipliers, we develop its computational algorithm that enjoys the convergence property. The performance of the proposed method is demonstrated through Monte Carlo simulation and analyzing wastewater treatment data with microbe measurements.
• Abstract（参考訳）: 多変量回帰モデルは基本的に、複数の応答を持つ単一のデータセットの分析を提供する。 しかし、このような単一データセット分析は、しばしば不十分な結果をもたらす。 統合分析は、複数の独立したデータセットから有用な情報をプールする効果的な方法であり、シングルデータセット分析よりも優れたパフォーマンスを提供する。 本研究では,積分解析における多変量回帰モデルを提案する。 この統合は、変数とグループ選択を実行するスパース推定によって達成される。 乗算器の交互方向法という考え方に基づき,収束特性を享受する計算アルゴリズムを開発した。 提案手法の性能をモンテカルロシミュレーションおよび微生物測定による排水処理データの解析により実証した。

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