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| 稀疏稳健条件图模型的结构学习和参数估计 | |
| 作者单位： | ;1.中国人民大学应用统计科学研究中心;2.中国人民大学统计学院;3.美国德州农工大学统计系 |
| 摘 要： | 为了刻画一般的可能是非高斯的连续型随机变量间的依赖关系网络,研究基于复合分位回归的方法,提出了1个稀疏的稳健条件图模型(robust conditional graphical model,RCGM)估计,证明了该模型在维数固定时具有渐进正态性和相合性的神谕(Oracle)性质。通过大量模拟试验发现:提出的方法具有更好的有限样本下的表现,在1个实际的基因型-基因组数据上的应用也体现出更多的稳健信号。 |
| 关 键 词： | 数理统计 复合分位回归 条件图模型 线性规划 稳健性 |
Structure learning and parameter estimation on sparse robust conditional graphical model |
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