检验仅一维为大时的两个随机向量的独立性
统计方法学
2018-01-23 v1
摘要
对于检验维度分别为 和 的两个向量的独立性，现有高维统计文献均假设 和 随样本量趋于无穷大。然而，正如本文讨论的 RNA 测序数据分析所表明，经常出现一个维度相对于样本量非常小而另一个维度非常大的情况。本文针对这种新的渐近框架处理独立性检验问题。引入了一种新的检验过程，并在向量服从正态分布时建立了其渐近正态性。Monte-Carlo 研究证明了该过程的一致性，并展示了其优于某些现有高维过程的性能。应用于上述 RNA 测序数据，我们获得了关于基因异构体表达成对独立性/依赖性的极具说服力的结果，这与该领域已有的先验知识一致。最后，Monte-Carlo 实验表明该过程对总体向量的正态性假设具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1504.04935,
title = {Testing the independence of two random vectors where only one dimension is large},
author = {Weiming Li and Jiaqi Chen and Jianfeng Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.04935},
year = {2018}
}
备注
16 pages and 2 figures