Rank-based Inference for Complex and Noisy High-dimensional Data

针对复杂且嘈杂的高维数据的基于排序的推理

基本信息

  • 批准号:
    2019363
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 29万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-08-01 至 2024-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This research project will develop a unified set of statistical, computational, and software tools to address data mining and discovery science challenges in the analysis of complex and noisy high-dimensional data. Data with these characteristics are common in many fields, including the health sciences, economics, finance, and neuroscience. However, statistical methods to analyze these types of data have not kept up with the development of new technologies and new datasets. This project will develop robust data analysis methods that are scalable to large complex datasets. The ability to minimize the impact of high dimensionality, data complexity, and noisiness on data analysis will facilitate new discoveries in important areas such as health and economics. The project will conduct both theoretical and empirical studies. Publicly available software will be disseminated to complement the research activities. The investigator will mentor graduate students in statistics and social sciences and will seek to broaden the participation of underrepresented groups.This project will develop multivariate rank-based methods that are robust to model misspecification, outliers, missing values, and data dependency. Three problems associated with rank-based inference for complex and noisy high-dimensional data will be addressed. First, multivariate rank-based statistical methods for robust functional principal component analysis will be developed. These new methods will improve on current functional principal component analysis tools for noisy data and will be applied to the analysis of physical activity data. Motivated in part by studies of complex and noisy stock market and neuroimaging data, the project will devise multivariate rank-based dependence measures as new quantifications for measuring between-group dependences. The new quantifications will simultaneously incorporate nonlinear dependence measurement, consistency of testing, robustness, and distribution-freeness. Building on the second activity, the project will estimate group-level networks through multivariate rank-based dependence measures to characterize conditional instead of marginal independence structure.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该研究项目将开发一套统一的统计、计算和软件工具,以应对复杂和噪声高维数据分析中的数据挖掘和发现科学挑战。具有这些特征的数据在许多领域都很常见,包括健康科学、经济、金融和神经科学。然而,分析这些类型数据的统计方法跟不上新技术和新数据集的发展。该项目将开发强大的数据分析方法,这些方法可扩展到大型复杂数据集。将高维、数据复杂性和噪声对数据分析的影响降至最低的能力将促进在卫生和经济等重要领域的新发现。该项目将进行理论和实证研究。将分发公开可用的软件,以补充研究活动。研究人员将指导统计学和社会科学的研究生,并将寻求扩大代表性不足群体的参与。该项目将开发基于多变量排名的方法,该方法对错误说明、离群值、缺失值和数据依赖具有较强的建模能力。将解决与复杂和有噪声的高维数据的基于等级的推理相关的三个问题。首先,发展了稳健泛函主成分分析的多元秩基统计方法。这些新的方法将改进现有的含噪声数据的泛函主成分分析工具,并将应用于体力活动数据的分析。该项目的部分动机是对复杂而嘈杂的股票市场和神经成像数据的研究,该项目将设计基于排名的多变量相关性衡量标准,作为衡量组间相关性的新量化指标。新的量化方法将同时包含非线性相关性度量、测试的一致性、稳健性和无分布特性。在第二项活动的基础上,该项目将通过多变量基于排名的依赖措施来评估小组级别的网络,以表征条件结构而不是边际独立结构。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
On boosting the power of Chatterjee’s rank correlation
关于增强 Chatterjee 排名相关性的力量
  • DOI:
    10.1093/biomet/asac048
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Lin, Z.;Han, F.
  • 通讯作者:
    Han, F.
On the power of Chatterjee’s rank correlation
论查特吉排名相关性的力量
  • DOI:
    10.1093/biomet/asab028
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Shi, H;Drton, M;Han, F
  • 通讯作者:
    Han, F
On universally consistent and fully distribution-free rank tests of vector independence
  • DOI:
    10.1214/21-aos2151
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hongjian Shi;M. Hallin;M. Drton;Fang Han
  • 通讯作者:
    Hongjian Shi;M. Hallin;M. Drton;Fang Han
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  • 通讯作者:
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