분산 구성 요소에 대한 보편적 추론

초록 우리는 분산 구성 요소 모델에서 보편적 추론을 고려하며, 매개변수가 매개변수 집합의 경계에 근접하거나 경계에 있을 때의 설정에 중점을 둡니다. 기존의 최첨단 방법으로 처리되지 않는 두 가지 경우가 특히 관심을 끌고 있습니다: (i) 다른 분산 구성 요소가 경계에 근접하거나 경계에 있을 때 분산 구성 요소에 대한 추론과 (ii) 변동성의 근접 단위 비율에 대한 추론, 즉 한 개의 분산 구성 요소를 모든 분산 구성 요소의 합으로 나눈 것입니다. 경우 (i)는 실제로 사용자가 자주 사용하는 구성 요소별 신뢰 구간을 구성하는 데 관련이 있습니다. 경우 (ii)는 현대 유전학에서 유전력에 대한 추론을 할 때 특히 관련이 있습니다. 두 경우 모두, 우리는 유한한 표본에서 균일하게 유효한 신뢰 구간을 구축하는 방법을 보여줍니다. 우리는 분산 구성 요소 모델의 구조를 활용하여 보편적 추론의 순진한 구현보다 상당히 더 빠른 계산을 이끌어내는 알고리즘을 제안합니다. 제안된 방법의 유용성은 복잡한 전통적 추론 절차로 알려진 교차 랜덤 효과가 있는 데이터 예제와 시뮬레이션을 통해 보여집니다.