基于偏最小二乘分析的FDR估计研究

目的基于偏最小二乘模型(PLS)提出一种新的FDR估计方法,并对其准确性进行验证。方法利用偏最小二乘的vip评分筛选变量,结合permutation方法和后退法对筛选结果进行FDR估计。结果模拟实验表明,在变量之间独立时,PLS-FDR方法和三种单变量估计方法都能准确估计FDR;在变量之间存在线性关系时,PLS-FDR方法估计FDR仍然具有无偏性,而三种单变量分析方法则无法准确地进行估计。实例分析表明,PLS-FDR方法对高维数据分析能够提供重要信息。结论在线性数据结构下,使用本文给出的PLS-FDR方法能够得出多变量FDR估计结果。