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국문 초록 (Abstract)

최소밀도함수승간격 추정법은 Baus 등 (1998)에 의해 처음 소개된 이후 많은 관심의 대상이 되었다. 최소밀도함수승간격 추정량은 우수한 로버스트 성질을 갖고 효율성도 최우추정량에 필적한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 생물정보학에서 사용되는 노말-지수 분포에 근거한 추정량을 최소밀도함수승간격 추정법을 사용하여 구하는 방법을 다루고자 한다. 그런데 그 과정에서 간격을 적분을 통해 구하는 것이 매우 어려움으로 인해 직접적인 적분 대신 라플라스 근사를 시도할 것을 제안한다. 그 결과 추정량이 다소 효율성이 줄어들지만 로버스트 성질을 갖고 있음을 수학적 방법과 모의실험을 통하여 보였다.

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최소밀도함수승간격 추정법은 Baus 등 (1998)에 의해 처음 소개된 이후 많은 관심의 대상이 되었다. 최소밀도함수승간격 추정량은 우수한 로버스트 성질을 갖고 효율성도 최우추정량에 필적한...

참고문헌 (Reference)

1 Basu, A., "Robust and efficient estimation by minimizing a density power divergence" 85 : 549-559, 1998

2 Hampel, F. R., "Robust Statistics: The Approach Based on In uence Functions" John Wiley & Sons 1986

3 McGee, M., "Parameter estimation for the exponential-normal convolution model for background correction of Affymetrix GeneChip data" 5 : 24-, 2006

4 Silver, J., "Microarray background correction: maximum likelihood estimation for the normal-exponential convolution model" 10 : 352-363, 2009

5 Bolstad, B. M., "Low Level Analysis of High-density Oligonucleotide Array Data: Background, Nor-malization and Summarization" University of California-Berkeley 2004

6 Irizarry, R. A., "Exploration, normalization and summaries of high density oligonucleotide array probe level data" 4 : 249-264, 2003

7 MacKay, D. J. C., "Choice of basis for Laplace approximation" 33 : 77-86, 1998

8 Byrd, R. H., "A limited memory algorithm for bound constrained optimization" 16 : 1190-1208, 1995

9 Ritchie, M. E., "A comparison of background correction methods for two-colour microarrays" 23 : 2700-2707, 2007