Prueba de dos muestras basada en grafo ponderado a través de la verosimilitud empírica
Autores: Zhao, Xiaofeng; Yuan, Mingao
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Prueba de dos muestras basada en grafo ponderado a través de la verosimilitud empírica
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Análisis de datos de red
Pruebas de hipótesis de dos muestras
Pruebas basadas en gráficos
Redes ponderadas
Verosimilitud empírica
Conjunto de datos biológicos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
En el análisis de datos de redes, uno de los problemas importantes es determinar si dos conjuntos de redes provienen de la misma distribución. Este problema puede ser modelado en el marco de pruebas de hipótesis de dos muestras. Se han estudiado varios tests de dos muestras basados en grafos. Sin embargo, los métodos se centran principalmente en grafos binarios, y muchas redes del mundo real son ponderadas. En este artículo, aplicamos la verosimilitud empírica para probar la diferencia en dos poblaciones de redes ponderadas. Derivamos la distribución límite de la estadística de prueba bajo la hipótesis nula. Utilizamos experimentos de simulación para evaluar la potencia del método propuesto. Los resultados muestran que la prueba propuesta tiene un rendimiento satisfactorio. Luego, aplicamos el método propuesto a un conjunto de datos biológicos.
Descripción
En el análisis de datos de redes, uno de los problemas importantes es determinar si dos conjuntos de redes provienen de la misma distribución. Este problema puede ser modelado en el marco de pruebas de hipótesis de dos muestras. Se han estudiado varios tests de dos muestras basados en grafos. Sin embargo, los métodos se centran principalmente en grafos binarios, y muchas redes del mundo real son ponderadas. En este artículo, aplicamos la verosimilitud empírica para probar la diferencia en dos poblaciones de redes ponderadas. Derivamos la distribución límite de la estadística de prueba bajo la hipótesis nula. Utilizamos experimentos de simulación para evaluar la potencia del método propuesto. Los resultados muestran que la prueba propuesta tiene un rendimiento satisfactorio. Luego, aplicamos el método propuesto a un conjunto de datos biológicos.