用于多组协方差估计的共享子空间模型
统计方法学
2019-10-22 v4
摘要
我们开发了一种基于模型的方法，用于在p大n小的设定下评估若干个 p x p 协方差矩阵之间的异质性。这是通过假设每组有一个尖峰协方差模型并共享关于组水平特征向量所张成空间的信息来实现的。我们使用经验贝叶斯方法识别解释所有组间变异的低维子空间，并使用MCMC算法估计该子空间上特征向量和特征值的后验不确定性。我们模型的实现和效用通过高维多元基因表达分析加以说明。
引用
@article{arxiv.1607.03045,
title = {Shared Subspace Models for Multi-Group Covariance Estimation},
author = {Alexander Franks and Peter Hoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.03045},
year = {2019}
}