:: Регрессивный журнал-контраст для высокомерных данных о составе микробиома с внешними источниками

arXiv: 261 030 67001v1 Annuate Type: New Brieflow: Хорошо известно, что данные о последовательности микробиомов являются естественными составными и зачастую имеют сложную подкомпозиционную структуру, а также много шума и несколько выпадающих значений. Эти характеристики затрудняют применение классической регрессии log-contrast, поскольку она чувствительна к экстремальным значениям и не может в полной мере удовлетворять линейным ограничениям составных прогнозов. Для решения этих вопросов в настоящем документе мы предлагаем надежную систему регрессии log-contrast, которая включает функцию потери Huber наряду с наказанием Лассо, которое не только усиливает сопротивление резко отклоняющимся от значений, но и облегчает ограниченный выбор переменных. Важно отметить, что общие линейные ограничения, которые прямо введены, служат сохранению алгебраической согласованности составных и субкомпозиционных ковариатов. При некоторых мягких допущениях мы теоретически доказываем, что предлагаемый метод обеспечивает неасимптотические гарантии в конечных пробах, сопоставимых t