論文の概要: Spectral decomposition-assisted multi-study factor analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14600v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 14:33:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:07.256667
• Title: Spectral decomposition-assisted multi-study factor analysis
• Title（参考訳）: 分光分解支援マルチスタディファクター解析
• Authors: Lorenzo Mauri, Niccolò Anceschi, David B. Dunson,
• Abstract要約: 免疫細胞間の遺伝子関連性に関する3つの研究を統合する方法が適用された。 ファクタローディングの条件付き分布は、結果にまたがる単純な積形式を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.925272817108244
• License:
• Abstract: This article focuses on covariance estimation for multi-study data. Popular approaches employ factor-analytic terms with shared and study-specific loadings that decompose the variance into (i) a shared low-rank component, (ii) study-specific low-rank components, and (iii) a diagonal term capturing idiosyncratic variability. Our proposed methodology estimates the latent factors via spectral decompositions and infers the factor loadings via surrogate regression tasks, avoiding identifiability and computational issues of existing alternatives. Reliably inferring shared vs study-specific components requires novel developments that are of independent interest. The approximation error decreases as the sample size and the data dimension diverge, formalizing a blessing of dimensionality. Conditionally on the factors, loadings and residual error variances are inferred via conjugate normal-inverse gamma priors. The conditional posterior distribution of factor loadings has a simple product form across outcomes, facilitating parallelization. We show favorable asymptotic properties, including central limit theorems for point estimators and posterior contraction, and excellent empirical performance in simulations. The methods are applied to integrate three studies on gene associations among immune cells.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチスタディデータの共分散推定について述べる。 一般的なアプローチでは、分散を分解する共有および研究固有の負荷を伴う因子分析用語が採用されている。 (i)共有低ランクコンポーネント (二)研究固有の低ランク成分、及び 三 慣用的変動をとらえる対角的用語。 提案手法は,スペクトル分解による潜在因子を推定し,既存の代替品の識別可能性や計算上の問題を回避し,回帰タスクによる因子負荷を推定する。 共有と研究固有のコンポーネントを確実に推測するには、独立した関心を持つ新しい開発が必要である。 近似誤差はサンプルサイズとデータ次元が分岐するにつれて減少し、次元の祝福が定式化される。 条件付きでは、負荷と残留誤差の分散は共役正規逆ガンマ前駆体を介して推測される。 因子負荷の条件付き後部分布は、結果にまたがる単純な積形式を持ち、並列化を容易にする。 点推定器の中央極限定理や後部収縮を含む漸近特性を示し,シミュレーションにおいて優れた経験的性能を示す。 本手法は免疫細胞間の遺伝子関連性に関する3つの研究を統合するために応用される。

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