非线性时间序列模型中的阶选择及其在细胞记忆研究中的应用
应用统计
2012-10-02 v1
摘要
细胞粘附实验是研究单分子水平上细胞与细胞结合的生物力学实验。此类研究在癌症肿瘤转移研究中起着重要作用。受重复细胞粘附实验分析的启发，本文开发了一类具有阶选择程序的新型非线性时间序列模型。由于非线性特性，存在两种类型的过拟合。因此，引入了一种双重惩罚方法用于阶选择。为实现该方法，讨论了一种使用混合整数规划的全局优化算法。该程序被证明在估计所提模型的阶和参数方面具有渐近一致性。模拟表明，新的阶选择方法优于标准方法。还通过模拟研究检验了估计量的有限样本性能。将所提方法应用于 T 细胞实验，有助于更好地理解细胞粘附的动力学和力学，包括量化重复解离力实验中的记忆效应并识别记忆的阶。
引用
@article{arxiv.1210.0307,
title = {Order selection in nonlinear time series models with application to the study of cell memory},
author = {Ying Hung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.0307},
year = {2012}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS546 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)