【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 150081
【出 处】
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中国卫生统计(生物统计)2014学术年会
论文部分内容阅读
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.
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