High Dimensional Variable Selection with Error Control
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background.
The iterative sure independence screening (ISIS) is a popular method in selecting important variables while maintaining most of the informative variables relevant to the outcome in high throughput data.
However, it not only is computationally intensive but also may cause high false discovery rate (FDR).
We propose to use the FDR as a screening method to reduce the high dimension to a lower dimension as well as controlling the FDR with three popular variable selection methods: LASSO, SCAD, and MCP.
Method.
The three methods with the proposed screenings were applied to prostate cancer data with presence of metastasis as the outcome.
Results.
Simulations showed that the three variable selection methods with the proposed screenings controlled the predefined FDR and produced high area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) scores.
In applying these methods to the prostate cancer example, LASSO and MCP selected 12 and 8 genes and produced AUROC scores of 0.746 and 0.764, respectively.
Conclusions.
We demonstrated that the variable selection methods with the sequential use of FDR and ISIS not only controlled the predefined FDR in the final models but also had relatively high AUROC scores.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Sangjin& Halabi, Susan. 2016. High Dimensional Variable Selection with Error Control. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099002
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Sangjin& Halabi, Susan. High Dimensional Variable Selection with Error Control. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099002
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Sangjin& Halabi, Susan. High Dimensional Variable Selection with Error Control. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099002
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099002
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر