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[해외논문] High dimensional Gaussian copula graphical model with FDR control

Computational statistics & data analysis, v.113, 2017년, pp.457 - 474  

He, Y. ,  Zhang, X. ,  Wang, P. ,  Zhang, L.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A multiple testing procedure is proposed to estimate the high dimensional Gaussian copula graphical model and nonparametric rank-based correlation coefficient estimators are exploited to construct the test statistics, which achieve modeling flexibility and estimation robustness. Compared to the exis...

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참고문헌 (16)

  1. J. R. Stat. Soc. Ser. B Stat. Methodol. Benjamini 57 289 1995 10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing 

  2. Ann. Statist. Bickel 37 1705 2009 10.1214/08-AOS620 Simultaneous analysis of lasso and dantzig selector 

  3. J. Amer. Statist. Assoc. Cai 106 594 2011 10.1198/jasa.2011.tm10155 A constrained ℓ1 minimization approach to sparse precision matrix estimation 

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  5. Ann. Statist. Candes 35 2313 2007 10.1214/009053606000001523 The dantzig selector: statistical estimation when p is much larger than n 

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  14. Ann. Statist. Xue 40 2541 2012 10.1214/12-AOS1041 Regularized rank-based estimation of high-dimensional nonparanormal graphical models 

  15. J. Mach. Learn. Res. Yuan 11 2261 2010 High dimensional inverse covariance matrix estimation via linear programming 

  16. Biometrika Yuan 94 19 2007 10.1093/biomet/asm018 Model selection and estimation in the gaussian graphical model 

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