ラッソによるネットワーク推論

ネットワークにおけるエッジの信頼区間とp値を計算することは、それらの存在または不在を決定するのに役立ち、不確実性を定量化する自然な方法です。ラッソ推定はネットワーク内のエッジを取得するためにしばしば使用されますが、ラッソ推定の根底にある分布は不連続であり、推定値がゼロであるときはゼロに対する確率が1になります。そのため、p値や信頼区間を取得することは問題があります。また、エッジの正しい識別には仮定が必要であり、手持ちのデータに対しては必ずしも妥当でない場合があるため、ラッソを使用してエッジを選択することが常に望ましいわけではありません。ここでは、修正されたラッソ推定（デスパース化またはデバイアスされたラッソ）を使用するか、ラッソを選択に使用し、その後ラッソを使用せずにp値を決定する方法の3つの手法をレビューします。シミュレーションにおいてこれらの3つの手法をガウスグラフィカルモデルの推定に人気のある手法と比較し、デスパース化ラッソとそのブートストラップ版がエッジの選択と信頼区間およびp値による不確実性の定量化において最良の選択肢であることが示されました。