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精度矩阵置信区间在高维网络数据中的研究
文献摘要：
随着互联网与科学技术的发展,大数据以前所未有的规模激增,不同个体之间形成了错综复杂的网络数据.图模型精度(逆协方差)矩阵的置信区间对恢复网络间联系起到了非常重要的作用.如何快速得到精度矩阵的置信区间是一个亟待解决的问题.提出De-ISEE(De-innovated scalable efficient estimation)统计量,基于其构造的置信区间在保持较大理想覆盖率的同时,计算效率也得到了较大的提升.仿真实验充分展示了该方法在网络数据中覆盖率和计算方面的优势.将De-ISEE方法应用到核黄素数据以及基因表达数据,发现De-ISEE方法可作为研究基因联系的一个重要工具.
文献关键词：
网络数据;高维图模型;置信区间;精度矩阵;去偏统计量
中图分类号：
作者姓名：
郑泽敏;周慧婷
作者机构：
中国科学技术大学管理学院统计与金融系,合肥230026
文献出处：
引用格式：
[1]郑泽敏;周慧婷-.精度矩阵置信区间在高维网络数据中的研究)[J].中国科学院大学学报,2022(03):302-308
A类：
ISEE,高维图模型,去偏统计量
B类：
精度矩阵,置信区间,网络数据,激增,错综复杂,模型精度,协方差,复网,De,innovated,scalable,efficient,estimation,计算效率,核黄素,素数,基因表达数据
AB值：
0.25034
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