スパースモデリングによる発見的統計手法の開発

使用稀疏建模开发启发式统计方法

• 批准号: 18K18009
• 负责人: 片山 翔太
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Keio University (2019-2022)Tokyo Institute of Technology (2018)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K18009/
• 关键词: 高次元統計的推測; 交絡調整; 多重比較; 遺伝子データ解析; 高次元線形回帰; スパース推定; 因果推論; 高次元検定; 個別処置効果; グラフィカルモデル; カウントデータ; スパースモデリング; 高次元データ; ロバスト推測; グラフィカルモデリング; 関数推定

高次元パラメータを持つ２標本問題について，交絡調整を伴う統計的推測の研究を行なった．この研究は遺伝子データ解析への応用を目指し，２グループへの割り当てがランダムではなく，共変量に依存し得る一般的なケースを扱った．2021年度までの研究によって，高次元データに対しても適切な，最大値型検定統計量による同時検定方式を実現できたため，今年度は局所的な検定方式の構築を行なった．特に，どの変数において２グループ間に差異が生じたのかを検証するために，高次元データにおける多重比較問題について研究を行なった．まずは高次元パラメータのひとつひとつについて交絡調整を伴う検定統計量を構築し，Liu (2013)やJavanmard and Javadi (2019)などにしたがって多重検定方式を与えた．そして，サンプルサイズと変数の次元が共に大きくなる高次元漸近枠組みの下，FDRが正しくコントロールされることを示した．しかしながら，その証明の際に，変数の次元がサンプルサイズに対して多項式のオーダーとなることを要求してしまった．証明の技術的な問題ではあるものの，これでは（超）高次元データに対して正しくFDRがコントロールされない恐れがある．そのため，数値実験によって，FDRコントロールの精度がそれほど変数の次元に依存しないことを確認した．また，Covid-19に対する重症化患者と非重症化患者のRNA-seqデータについて，実際に上記の多重検定方式を適用した．その結果，従来手法では見つけることの出来なかった新たな遺伝子や遺伝子オントロジーを発見できた．

High dimensional adjustment and statistical inference. This research aims to analyze the data of the sub-analysis and the application of the method, and the method of determining the data of the sub-analysis and the application of the method of determining the data of the sub-analysis and the application of the method of determining the data of the sub-analysis and the application of the method of determining the data of the sub-analysis and the application of the method of determining the data of the sub-analysis. In particular, the number of high-level differences between the two groups is different, and the number of high-level differences between the two groups is different. Liu (2013) Javanmard and Javadi (2019) In addition, the number of dimensions of the FDR is increased by the number of dimensions. When the proof is made, the number of dimensions is changed to the polynomial. The problem of proving the technology is that it is impossible to solve the problem of proving the technology. The accuracy of the FDR file is determined by the number of bytes. In addition, Covid-19 is applicable to RNA-seq detection in severe and non-severe patients, and the multiple detection methods mentioned above are applicable in practice. As a result, the new method is to see the new method.

项目成果

Robust and sparse Gaussian graphical modelling under cell-wise contamination

细胞污染下的鲁棒稀疏高斯图形建模

• 发表时间: 2018
• 作者: Takuto Sakuma;Kazuya Nishi;Kaoru Kishimoto;Kazuya Nakagawa;Masayuki Karasuyama;Yuta Umezu;Shinsuke Kajioka;Shuhei J. Yamazaki;Koutarou D. Kimura;Sakiko Matsumoto;Ken Yoda;Matasaburo Fukutomi;Hisashi Shidara;Hiroto Ogawa;Ichiro Takeuchi;Yoshihiro Hirose;Katayama Shota
• 通讯作者: Katayama Shota

コペンハーゲン大学(デンマーク)

哥本哈根大学（丹麦）

未測定交絡因子が存在する場合における制御された直接効果の識別

在存在不可测量的混杂因素的情况下识别受控的直接效应

• 发表时间: 2022
• 作者: 岡本憲曉，片山翔太，星野崇宏

Direct estimation of individualized treatment effects via approximate balancing

通过近似平衡直接估计个体化治疗效果

• 发表时间: 2019
• 作者: Shinjo K;Hara K;Nagae G;Umeda T;Katsushima K;Suzuki M;Murofushi Y;Umezu Y;Takeuchi I;Takahashi S;Okuno Y;Matsuo K;Ito H;Tajima S;Aburatani H;Yamao K;Kondo Y.;廣瀬 善大;片山翔太
• 通讯作者: 片山翔太

高次元データにおける交絡調整を伴う最大値型検定

高维数据中混杂调整的最大值类型检验

• 发表时间: 2022
• 作者: 片山翔太