Generalized Linear Models for Large Correlation Matrices Via Partial Autocorrelations

通过偏自相关的大相关矩阵的广义线性模型

基本信息

  • 批准号:
    0906252
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 19.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2009-07-15 至 2012-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This award is funded under the American Recovery and Reinvestment Act of 2009 (Public Law 111-5). This research will focus on developing statistical models for large correlation matrices in the spirit of the generalized linear models using the partial correlation as the new unconstrained parameters. In particular, computationally efficient procedures will be developed for simulating random correlation matrices which are of great interest in simulation testing of new statistical methods and data mining algorithms, digital signal processing, and working correlation matrices in the analysis of longitudinal data. Large correlation matrices arise quite often in business and economics, epidemiology, environmental monitoring, biotechnology and spectroscopy where modern technological innovations have made it possible to collect massive amount of data with relatively low cost. The three major difficulties in modeling and simulating correlation matrices are (i) the positive-definiteness constraint, (ii) the high-dimensionality and (iii) the additional constraint that its diagonal entries must equal to one. While the Cholesky decomposition and other techniques can handle (i) and (ii), they are unable to handle (iii). The proposed research intends to reparameterize a correlation matrix in an unconstrained and statistically interpretable manner using the basic concept of partial correlation. Consequently, sparse and flexible statistical models, data analytic and graphical tools for correlation matrices will be developed in analogy with those commonly used in regression and time series analysis. The methods and tools to be employed include: the theory of generalized linear models, time series analysis, numerical linear algebra, theory of orthogonal polynomials and the Monte Carlo methods. The proposed work has the potential of elevating the basic concept of partial autocorrelation as a bona fide tool for modeling standard multivariate data in a manner similar to its well-established role in time series analysis, signal processing, the theory of orthogonal polynomials and graphical models. It has the added feature of connecting these apparently disparate areas, which brings out the interdisciplinary nature of the work. The focus on high-dimensional data analysis has immediate impacts on settings where large amounts of multivariate data are collected. Important examples of such settings are financial markets, environmental monitoring and global change, biotechnology and manufacturing. Graduate students will be involved in various phases of the project, the results will be incorporated in courses and presented in seminars and workshops accessible to researchers outside the field of statistics.
该奖项是根据2009年美国复苏和再投资法案(公法111 - 5)资助的。本研究将集中于发展的精神,广义线性模型的偏相关作为新的无约束参数的大型相关矩阵的统计模型。特别是,计算效率高的程序将开发用于模拟随机相关矩阵,这是非常感兴趣的新的统计方法和数据挖掘算法,数字信号处理的模拟测试,并在纵向数据的分析工作相关矩阵。大型相关矩阵经常出现在商业和经济学,流行病学,环境监测,生物技术和光谱学中,现代技术创新使其能够以相对较低的成本收集大量数据。建模和仿真相关矩阵的三个主要困难是:(i)正定性约束,(ii)高维性和(iii)其对角元素必须等于1的附加约束。虽然Cholesky分解和其他技术可以处理(i)和(ii),但它们无法处理(iii)。拟议的研究打算重新参数化的相关矩阵在一个不受约束的和统计上可解释的方式使用的基本概念偏相关。 因此,将开发稀疏和灵活的统计模型、数据分析和相关矩阵的图形工具,类似于回归和时间序列分析中常用的工具。所采用的方法和工具包括:广义线性模型理论、时间序列分析、数值线性代数、正交多项式理论和蒙特卡罗方法。 拟议中的工作有可能提升的基本概念的偏自相关作为一个真正的工具建模标准的多元数据的方式类似于其完善的作用,在时间序列分析,信号处理,正交多项式和图形模型的理论。它具有连接这些明显不同的领域的附加功能,这带来了工作的跨学科性质。对高维数据分析的关注对收集大量多变量数据的设置产生了直接影响。这类环境的重要例子包括金融市场、环境监测和全球变化、生物技术和制造业。研究生将参与该项目的各个阶段,其结果将纳入课程,并在统计领域以外的研究人员可以参加的研讨会和讲习班上提出。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Mohsen Pourahmadi其他文献

Means of operators and RKHS
运营商和 RKHS 的手段
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    井上昭彦;笠原雪夫;Mohsen Pourahmadi;Akira Yamada
  • 通讯作者:
    Akira Yamada
多重格子法による輸送方程式の定常問題に対する差分法の高速解法
稳态输运方程问题有限差分法的多重网格快速求解方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    井上昭彦;笠原雪夫;Mohsen Pourahmadi;Yoshimasa Nakamura;藤原宏志
  • 通讯作者:
    藤原宏志
The Microcosm Principle and Compositionality of GSOS-Based Component Calculi
基于GSOS的分量演算的微观原理和组合性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    井上昭彦;笠原雪夫;Mohsen Pourahmadi;Ichiro Hasuo
  • 通讯作者:
    Ichiro Hasuo
行列値関数のHardy空間と多次元予測理論
矩阵值函数的Hardy空间与多维预测理论
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    井上昭彦;笠原雪夫;Mohsen Pourahmadi
  • 通讯作者:
    Mohsen Pourahmadi
多次元の予測理論的手法の最近の進展について
多维预测理论方法的最新进展
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    井上昭彦;笠原雪夫;Mohsen Pourahmadi
  • 通讯作者:
    Mohsen Pourahmadi

Mohsen Pourahmadi的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Mohsen Pourahmadi', 18)}}的其他基金

Equilibrium in Multivariate Nonstationary Time Series
多元非平稳时间序列中的均衡
  • 批准号:
    1612984
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Sparse Graphical Models for Multivariate Time series
多元时间序列的稀疏图形模型
  • 批准号:
    1309586
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Model-based Classification of Longitudinal and Functional Data
基于模型的纵向和功能数据分类
  • 批准号:
    0505696
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Simultaneous Statistical Modeling of Several Large Covariance Matrices
多个大协方差矩阵的同时统计建模
  • 批准号:
    0307055
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Mathematical Sciences Scientific Computing Research Environments
数学科学科学计算研究环境
  • 批准号:
    9707721
  • 财政年份:
    1997
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Mathematical Sciences: Autoregressive Representation of Nonstationary Processes
数学科学:非平稳过程的自回归表示
  • 批准号:
    8601858
  • 财政年份:
    1986
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Mathematical Sciences: Cesaro Summability of the Linear Predictor of a Stationary Time Series
数学科学:平稳时间序列线性预测器的塞萨罗可和性
  • 批准号:
    8301240
  • 财政年份:
    1983
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

Development of a Linear Stochastic Model for Wind Field Reconstruction from Limited Measurement Data
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    40 万元
  • 项目类别:

相似海外基金

Power and sample size for generalized linear models
广义线性模型的功效和样本量
  • 批准号:
    10680962
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
Generalized linear mixed models for copula-based bivariate survival analysis
基于联结的二元生存分析的广义线性混合模型
  • 批准号:
    22K11948
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
MSA: Understanding biological invasions across spatial scales using Phylogenetic Generalized Linear Mixed Models (PGLMM)
MSA:使用系统发育广义线性混合模型 (PGLMM) 了解跨空间尺度的生物入侵
  • 批准号:
    2213567
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Estimation strategy of generalized partial linear models (GPLM) for independent and longitudinal data
独立纵向数据的广义偏线性模型(GPLM)估计策略
  • 批准号:
    553490-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Master's
Global Goodness-of-Fit Tests for Generalized Linear Models
广义线性模型的全局拟合优度检验
  • 批准号:
    542810-2019
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Master's
Generalized Linear and Nonlinear Mixed Models for Longitudinal and Spatial Data
纵向和空间数据的广义线性和非线性混合模型
  • 批准号:
    RGPIN-2015-06124
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Generalized Linear and Nonlinear Mixed Models for Longitudinal and Spatial Data
纵向和空间数据的广义线性和非线性混合模型
  • 批准号:
    RGPIN-2015-06124
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Directional testing in generalized linear models
广义线性模型中的定向测试
  • 批准号:
    510892-2017
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
Generalized Linear and Nonlinear Mixed Models for Longitudinal and Spatial Data
纵向和空间数据的广义线性和非线性混合模型
  • 批准号:
    RGPIN-2015-06124
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Generalized Linear and Nonlinear Mixed Models for Longitudinal and Spatial Data
纵向和空间数据的广义线性和非线性混合模型
  • 批准号:
    RGPIN-2015-06124
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 19.5万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了