基于偏最小二乘分析的FDR估计研究

• 作者: 侯艳 刘晋 张帆 李康
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 偏最小二乘 阳性错误发现率 代谢组学
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 257-260
• 页数: 4页
• 字数: 2833字
• 语种: 中文

摘要

目的 基于偏最小二乘模型(PLS)提出一种新的FDR估计方法,并对其准确性进行验证.方法 利用偏最小二乘的vip评分筛选变量,结合permutation方法和后退法对筛选结果进行FDR估计.结果 模拟实验表明,在变量之间独立时,PLS-FDR方法和三种单变量估计方法都能准确估计FDR;在变量之间存在线性关系时,PLS-FDR方法估计FDR仍然具有无偏性,而三种单变量分析方法则无法准确地进行估计.实例分析表明,PLS-FDR方法对高维数据分析能够提供重要信息.结论 在线性数据结构下,使用本文给出的PLS-FDR方法能够得出多变量FDR估计结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李康	哈尔滨医科大学卫生统计学教研室	95	646	15.0	21.0
2	张帆	哈尔滨医科大学卫生统计学教研室	46	153	6.0	10.0
3	侯艳	哈尔滨医科大学卫生统计学教研室	39	143	6.0	10.0
4	刘晋	南京医科大学生物统计学教研室	10	20	3.0	3.0