Regression of exchangeable relational arrays
Regression of exchangeable relational arrays
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可交换关系数组的回归
DOI：
10.1093/biomet/asac031
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
2.7
通讯作者：
Mccormick, T H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Marrs, F W;Fosdick, B K;Mccormick, T H
关系数组表示参与者对之间的关联度量，通常在不同的上下文中或随时间变化。国与国之间的贸易往来、个人之间的金融交易、学童在教室里的接触频率以及动态的蛋白质与蛋白质之间的相互作用都是关系数组的例子。关系数组的元素通常被建模为可观察协变量的线性函数。回归系数估计器的不确定性估计，以及理想情况下系数估计器本身，必须考虑到数组元素之间的依赖关系，例如，涉及同一参与者的关系。现有的识别这种关系依赖性的标准误差估计依赖于对参与者之间极其复杂的异质结构的估计。本文提出了一类新的关系型数组回归的简约系数和标准误差估计。我们利用可交换性假设来推导标准误差估计器，它在参与者之间汇集信息，并且在各种设置中比现有的估计器实质上更准确。这种互换性假设在统计文献中的网络和数组模型中普遍存在，但在调整关系数据回归设置中的依赖性时没有考虑到这一点。我们通过模拟研究和对涉及国际贸易的数据集的分析，从理论上证明了推理的改进。
Relational arrays represent measures of association between pairs of actors, often in varied contexts or over time. Trade flows between countries, financial transactions between individuals, contact frequencies between school children in classrooms and dynamic protein-protein interactions are all examples of relational arrays. Elements of a relational array are often modelled as a linear function of observable covariates. Uncertainty estimates for regression coefficient estimators, and ideally the coefficient estimators themselves, must account for dependence between elements of the array, e.g., relations involving the same actor. Existing estimators of standard errors that recognize such relational dependence rely on estimating extremely complex, heterogeneous structure across actors. This paper develops a new class of parsimonious coefficient and standard error estimators for regressions of relational arrays. We leverage an exchangeability assumption to derive standard error estimators that pool information across actors, and are substantially more accurate than existing estimators in a variety of settings. This exchangeability assumption is pervasive in network and array models in the statistics literature, but not previously considered when adjusting for dependence in a regression setting with relational data. We demonstrate improvements in inference theoretically, via a simulation study, and by analysis of a dataset involving international trade.
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DOI：
10.2139/ssrn.3196966
发表时间：
2016
期刊：
Econometric Modeling: Macroeconomics eJournal
影响因子：
--
作者：
F. Aleskerov;N. Meshcheryakova;Anna Rezyapova;Sergey Shvydun
通讯作者：
Sergey Shvydun
影响因子：
5.4
作者：
Aronow, Peter M.;Samii, Cyrus;Assenova, Valentina A.
通讯作者：
Assenova, Valentina A.
影响因子：
3.6
作者：
M. Ward;P. Hoff
通讯作者：
P. Hoff
(±)-γ-红溴霉素的全合成
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
--
作者：
北泰行;他
通讯作者：
他
DOI：
10.1016/j.physa.2008.01.050
发表时间：
2008-06-15
影响因子：
3.3
作者：
Fagiolo, Giorgio;Reyes, Javier;Schiavo, Stefano
通讯作者：
Schiavo, Stefano