СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Поисковый запрос: (<.>S=СТОХАСТИЧЕСКИЕ ЛИНЕЙНЫЕ ГИПОТЕЗЫ<.>)

Общее количество найденных документов : 1

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.06-04А3.654

Kowalski, Jeanne.
Nonparametric inference for stochastic linear hypotheses: Application to high-dimensional data [Text] / Jeanne Kowalski, Jonathan Powell // Biometrika. - 2004. - Vol. 91, N 2. - P393-408 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Непараметрические выводы для стохастических линейных гипотез: приложение к данным высокой размерности
Аннотация: Проблемы статистического анализа данных высокой размерности на основе небольшого кол-ва выборок становятся все более важными. Напр., при исследованиях генома измеряются данные по нескольким тысячам генов одновременно. Из-за высокой стоимости применяемой технологии набирается лишь небольшое число выборок. Вводится класс стохастических линейных гипотез, мотивированных ограничениями критерия ранговых сумм Манна - Уитни - Уилкоксона, предназначенного для сравнения 2 выборок с одномерными откликами. Формулируются гипотезы одновременного сравнения нескольких выборок с многомерными откликами без моделирования распределения откликов. Выводы основаны на теории U-статистик и на предположении перестановочности. Последнее условие требуется для индентификации проверяемых гипотез для векторов высокой размерности типа появляющихся при геномных и психосоциологических исследованиях. Развиваемая методология иллюстрируется на 2 примерах с реальными данными. США, Dep of Biostatistics, John Hopkins Univ., Baltimore, MD 21205. Библ. 19

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
СТОХАСТИЧЕСКИЕ ЛИНЕЙНЫЕ ГИПОТЕЗЫ
ДАННЫЕ ВЫСОКОЙ РАЗМЕРНОСТИ
НЕБОЛЬШИЕ ВЫБОРКИ
АСИМПТОТИЧЕСКИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Powell, Jonathan

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска