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Association Testing for High-Dimensional multiple response regression

系统科学与复杂性学报:英文版 2023年第4期36卷 1680-1696页

作者： WANG Jinjuan JIANG Zhenzhen LIU Hongzhi MENG Zhen School of Mathematics and Statistics Beijing Institute of TechnologyBeijing 100081China LSC Academy of Mathematics and Systems ScienceChinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Mathematical Science University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China Institute of Food Science and Technology Chinese Academy of Agricultural Sciences/Comprehensive Key Laboratory of Agricultural Products Processing and Quality ControlMinistry of AgricultureBeijingChina School of Statistics Capital University of Economics and BusinessBeijing 100070China

multiple response regression model is commonly employed to investigate the relationship between multiple outcomes and a set of potential predictors,where single-response analysis and multivariate analysis of variance(MANOVA)are two frequently used methods for association ***,both methods have their own *** basis of the former method is independence of multiple responses and the latter one assumes that multiple responses are normally *** this work,the authors propose a test statistic for multiple response association analysis in high-dimensional situations based on F *** is free of normal distribution assumption and the asymptotic normal distribution is obtained under some regular *** computer simulations and four real data applications show its superiority over single-response analysis and MANOVA methods.

关键词： Association analysis high-dimensional multiple response multiple response regression non normality

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