Robust inference for variance components models for single trees of cell lineage data
单棵细胞谱系树方差分量模型的稳健推断AI 解读 ↓
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单棵细胞谱系树方差分量模型的稳健推断
- 研究问题
- 当仅观测一棵不断扩大的细胞谱系树时，如何获得平稳分叉自回归过程相关参数的稳健估计量渐近分布？
- 方法与思路
- 作者把估计函数表述为非随机矩阵与可交换随机变量函数向量之和的乘积，据此研究单棵树扩张时的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文获得单棵大型谱系树下稳健参数估计量的渐近分布，补充此前依赖观测大量树的渐近分析。
- 阅读关注点
- 应核对单树增长的渐近路径、平稳分叉过程条件、估计函数与可交换序列的联系，以及稳健性的具体定义。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明污染模型、极限方差和推断实施方式，不能推断非平稳或任意树结构下有效。
原文摘要
Previously, Huggins and Staudte examined robust estimators for a variance components formulation of the bifurcating autoregressive model for cell lineage data. They gave asymptotic properties of the estimators if a large number of trees were observed. However, for single trees the derivation of these asymptotic properties is more complex. Here the asymptotic distributions of robust estimators of parameters associated with the stationary bifurcating autoregressive process as a single tree becomes large are obtained. These results follow from the formulation of the estimating functions as the product of a nonrandom matrix and the sum of vectors of functions of an infinite sequence of exchangeable random variables.