論文の概要: Simultaneous inference for generalized linear models with unmeasured confounders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07261v2
• Date: Tue, 26 Sep 2023 19:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 18:38:20.382135
• Title: Simultaneous inference for generalized linear models with unmeasured confounders
• Title（参考訳）: 非測定共著者をもつ一般化線形モデルに対する同時推論
• Authors: Jin-Hong Du and Larry Wasserman and Kathryn Roeder
• Abstract要約: 本稿では,構造を利用して線形射影を3つの重要な段階に統合する,統一的な統計的推定と推測の枠組みを提案する。 サンプルおよび応答サイズとして$z$-testsの効果的なType-Iエラー制御が無限大に近づくことを示す。
• 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: Tens of thousands of simultaneous hypothesis tests are routinely performed in genomic studies to identify differentially expressed genes. However, due to unmeasured confounders, many standard statistical approaches may be substantially biased. This paper investigates the large-scale hypothesis testing problem for multivariate generalized linear models in the presence of confounding effects. Under arbitrary confounding mechanisms, we propose a unified statistical estimation and inference framework that harnesses orthogonal structures and integrates linear projections into three key stages. It begins by disentangling marginal and uncorrelated confounding effects to recover the latent coefficients. Subsequently, latent factors and primary effects are jointly estimated through lasso-type optimization. Finally, we incorporate projected and weighted bias-correction steps for hypothesis testing. Theoretically, we establish the identification conditions of various effects and non-asymptotic error bounds. We show effective Type-I error control of asymptotic $z$-tests as sample and response sizes approach infinity. Numerical experiments demonstrate that the proposed method controls the false discovery rate by the Benjamini-Hochberg procedure and is more powerful than alternative methods. By comparing single-cell RNA-seq counts from two groups of samples, we demonstrate the suitability of adjusting confounding effects when significant covariates are absent from the model.
• Abstract（参考訳）: 数万の同時仮説テストがゲノム研究で定期的に行われ、異なる発現遺伝子を同定する。 しかし、計測されていない共同設立者のために、多くの標準的な統計手法は実質的に偏っているかもしれない。 本稿では,多変量一般化線形モデルに対する大規模仮説検定問題について検討する。 任意のコンバウンディング機構の下で,直交構造を利用し,線形射影を3つの重要な段階に統合する統一的な統計的推定と推論フレームワークを提案する。 それは、潜在係数を回復するために、辺縁および非相関な共役効果を分離することから始まる。 その後、ラッソ型最適化により潜在因子と一次効果を共同で推定する。 最後に,予測および重み付けされたバイアス補正ステップを仮説テストに取り入れた。 理論的には、様々な効果と非漸近誤差境界の同定条件を確立する。 asymptotic $z$-tests の type-i エラー制御をサンプルおよび応答サイズとして有効に行う。 数値実験により, 提案手法はベンジャミン・ホックベルク法により偽発見率を制御し, 代替手法よりも強力であることが示された。 2つのサンプル群から得られた単細胞RNA-seq数を比較することにより、モデルから有意な共変量が欠如している場合の共振効果の調整性を示す。

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