An improved and explicit surrogate variable analysis procedure by coefficient adjustment
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究基因组数据中的代理变量分析，不能仅因涉及隐含因素就归入宏观或金融因子模型。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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通过系数调整改进并显式化代理变量分析
- 研究问题
- 当不可观测因素与主要解释变量高度相关时，如何估计这些隐含因素，并减少代理变量分析中的筛选和加权复杂性？
- 方法与思路
- 作者提出使用全部测量特征的代理变量分析方法，通过系数调整与约束最小二乘建立联系，以研究理论性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法简化了理论分析，并在模拟与真实数据中表现得与先进方法具有竞争力，但未报告普遍优越性。
- 阅读关注点
- 应核对隐含因素与主要变量相关时的可识别性、系数调整公式、约束最小二乘联系及比较实验的具体条件。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；理论保证、强相关情形的适用范围及竞争力的量化依据均未说明。
原文摘要
Unobserved environmental, demographic and technical factors canadversely affect the estimation and testing of the effects ofprimary variables. Surrogate variable analysis, proposed to tacklethis problem, has been widely used in genomic studies. To estimatehidden factors that are correlated with the primary variables,surrogate variable analysis performs principal component analysiseither on a subset of features or on all features, but weightingeach differently. However, existing approaches may fail to identifyhidden factors that are strongly correlated with the primaryvariables, and the extra step of feature selection and weightcalculation makes the theoretical investigation of surrogatevariable analysis challenging. In this paper, we propose an improvedsurrogate variable analysis, using all measured features, that has anatural connection with restricted least squares, which allows us tostudy its theoretical properties. Simulation studies and real-dataanalysis show that the method is competitive with state-of-the-artmethods.