Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Hotelling's test for highly correlated data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F11%3A10108592" target="_blank" >RIV/00216208:11320/11:10108592 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Hotelling's test for highly correlated data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper is motivated by the analysis of gene expression sets, especially by finding dieffrentially expressed gene sets between two phenotypes. Gene log2 expression levels are highly correlated and, very likely, have approximately normal distribution.Therefore, it seems reasonable to use two-sample Hotelling's test for such data. We discover some unexpected properties of the test making it different from the majority of tests previously used for such data. It appears that the Hotelling's test does not always reach maximal power when all marginal distributions are different. For highly correlated data its maximal power is attained when about a half of marginal distributions are essentially different. For the case when the correlation coefficient is greater than 0.5 this test is more powerful if only one marginal distribution is shifted, comparing to the case when all marginal distributions are equally shifted. Moreover, when the correlation coefficient increases the power of Hotellin

  • Název v anglickém jazyce

    Hotelling's test for highly correlated data

  • Popis výsledku anglicky

    This paper is motivated by the analysis of gene expression sets, especially by finding dieffrentially expressed gene sets between two phenotypes. Gene log2 expression levels are highly correlated and, very likely, have approximately normal distribution.Therefore, it seems reasonable to use two-sample Hotelling's test for such data. We discover some unexpected properties of the test making it different from the majority of tests previously used for such data. It appears that the Hotelling's test does not always reach maximal power when all marginal distributions are different. For highly correlated data its maximal power is attained when about a half of marginal distributions are essentially different. For the case when the correlation coefficient is greater than 0.5 this test is more powerful if only one marginal distribution is shifted, comparing to the case when all marginal distributions are equally shifted. Moreover, when the correlation coefficient increases the power of Hotellin

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Acta Universitatis Carolinae - Mathematica et Physica

  • ISSN

    0001-7140

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    52

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    67-76

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus