[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 37
تعداد مشاهده ی مقالات: 3386047
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 883494

مقالات دریافت شده: 861
مقالات پذیرفته شده: 358
مقالات رد شده: 490
مقالات منتشر شده: 355

نرخ پذیرش: 41.58
نرخ رد: 56.91

میانگین دریافت تا پذیرش: 403 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 514.6 روز
____
..
:: جلد 17، شماره 1 - ( 6-1402 ) ::
جلد 17 شماره 1 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
آزمون جایگشتی برای ضریب همبستگی چندگانه در داده‌های نرمال بُعد بالا
داریوش نجارزاده*
چکیده:   (1485 مشاهده)
در تحلیل رگرسیون چندگانه، ضریب همبستگی چندگانه جامعه  به شکل گسترده‌ای برای اندازه‌گیری میزان همبستگی بین یک متغیر با یک مجموعه از متغیرهای تصادفی  به کار می‌رود. به منظور ارزیابی وجود یا عدم وجود این نوع از همبستگی، آزمون صفر بودن  مورد استفاده است. در داده‌های    بعد بالا، به دلیل تکین بودن ماتریس کواریانس نمونه،  روش‌های  کلاسیک موجود برای آزمون این فرض همگی غیر قابل استفاده هستند.  در این مقاله، به منظور آزمون  صفر بودن این ضریب، آماره آزمونی  بر پایه برآوردگر جایگذاری وارون ماتریس کوواریانس نمونه معرفی  و سپس به کمک آماره آزمون پیشنهادی، یک آزمون جایگشتی   پیشنهاد  شده است. مطالعه شبیه‌سازی برای ارزیابی آزمون پیشنهادی هم در داده‌های بالا و هم در داده‌های    بعد پایین انجام شده است. در نهایت،  کاربردی از آزمون پیشنهادی بر روی داده‌های اندازه‌های تومور موش‌ها ارائه شده است.
واژه‌های کلیدی: ضریب همبستگی چند‌گانه، داده‌های نرمال بُعد بالا، ماتریس کوواریانس تکین، برآوردگر جایگذاری، آزمون جایگشتی.
متن کامل [PDF 293 kb]   (1132 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: استنباط آماری
دریافت: 1401/12/5 | پذیرش: 1402/6/10 | انتشار: 1402/4/20
فهرست منابع
1. Cai, T., Liu, W. and Luo, X. (2011), A constrained L1 Minimization Approach to Sparse Precision Matrix Estimation, Journal of the American Statistical Association, 106(494), 594-607. [DOI:10.1198/jasa.2011.tm10155]
2. Friedman, J., Hastie, T. and Tibshirani, R. (2008), Sparse Inverse Covariance Estimation with the Graphical Lasso, Biostatistics, 9(3), 432-441. [DOI:10.1093/biostatistics/kxm045] [PMID] []
3. Gupta, S.D. (1977), Tests on Multiple Correlation Coefficient and Multiple Partial Correlation Coefficient, Journal of Multivariate Analysis, 7(1), 82-88. [DOI:10.1016/0047-259X(77)90033-1]
4. Hoeffding, W. (1952), The Large-sample Power of Tests Based on Permutations of Observations, The Annals of Mathematical Statistics, 23(2), 169-192. [DOI:10.1214/aoms/1177729436]
5. Hsieh, C.J., Sustik, M.A., Dhillon, I.S., Ravikumar, P.K., and Poldrack, R. (2013), Big & quic: Sparse Inverse Covariance Estimation for a Million Variables, In Advances in Neural Information Processing Systems, 3165-3173.
6. Liang, J., Tang, M.L. and Chan, P.S. (2009), A Generalized Shapiro-wilk W Statistic for Testing High-dimensional Normality, Computational Statistics & Data Analysis, 53(11), 3883-3891. [DOI:10.1016/j.csda.2009.04.016]
7. Liu, W. and Luo, X. (2015), Fast and Adaptive Sparse Precision Matrix Estimation in High Dimensions, Journal of Multivariate Analysis, 135, 153-162. [DOI:10.1016/j.jmva.2014.11.005] [PMID] []
8. Muirhead, R. (2005), Aspects of Multivariate Statistical Theory, John Wiley and Sons, New York.
9. Najarzadeh, D. (2020), A Simple Test for Zero Multiple Correlation Coefficient in High-dimensional Normal Data using Random Projection, Computational Statistics & Data Analysis, 148, 106955. [DOI:10.1016/j.csda.2020.106955]
10. Najarzadeh, D. (2022), An Optimal Projection Test for Zero Multiple Correlation Coefficient in High-dimensional Normal Data, Communications in Statistics Theory & Methods, 51(4), 1011-1028. [DOI:10.1080/03610926.2020.1757111]
11. Pourahmadi, M. (2013), High-dimensional Covariance Estimation: with High dimensional Data, John Wiley and Sons, New York. [DOI:10.1002/9781118445112.stat07373]
12. Provost, S.B. (1987), Testing for the Nullity of the Multiple Correlation Coefficient with Incomplete Multivariate Data, In Advances in the Statistical Sciences: Foundations of Statistical Inference, 149-161. [DOI:10.1007/978-94-009-4788-7_14]
13. Romano, J.P. and Wolf, M. (2005), Exact and Approximate Stepdown Methods for Multiple Hypothesis Testing, Journal of the American Statistical Association, 100(469), 94-108. [DOI:10.1198/016214504000000539]
14. Tan, M., Fang, H.B., Tian, G.L. and Wei, G. (2005), Testing Multivariate Normality in Incomplete Data of Small Sample Size, Journal of Multivariate Analysis, 93(1), 164-179. [DOI:10.1016/j.jmva.2004.02.014]
15. Wang, C. and Jiang, B. (2019), EQUAL: An Efficient ADMM Algorithm for High Dimensional Precision Matrix Estimation via Penalized Quadratic Loss, R package version 1.2. [DOI:10.1016/j.csda.2019.106812]
16. Wang, C. and Jiang, B. (2020), An Efficient Admm Algorithm for High Dimensional Precision Matrix Estimation via Penalized Quadratic Loss, Computational Statistics & Data Analysis, 142, 106812. [DOI:10.1016/j.csda.2019.106812]
17. Zheng, S., Jiang, D., Bai, Z. and He, X. (2014), Inference on Multiple Correlation Coefficients with Moderately High Dimensional Data, Biometrika, 101(3), 748-754. [DOI:10.1093/biomet/asu023]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Najarzadeh D. A Permutation Test for Multiple Correlation Coefficient in High Dimensional Normal Data. JSS 2023; 17 (1)
URL: http://jss.irstat.ir/article-1-839-fa.html

نجارزاده داریوش. آزمون جایگشتی برای ضریب همبستگی چندگانه در داده‌های نرمال بُعد بالا. مجله علوم آماری. 1402; 17 (1)

URL: http://jss.irstat.ir/article-1-839-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
جلد 17، شماره 1 - ( 6-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4700