統計学輪講（第17回）

	統計学輪講（第17回）
	日時      2016年10月25日(火)    15時45分～16時35分
	場所      経済学部新棟３階第３教室
	講演者    野間 修平 (情報理工M1)
	演題      複数の観測環境から得られたデータを用いたガウシアングラフィカルモデルのスパース推定

	概要
	Peterson et al. (2015) [1] を紹介する．

	癌細胞はその進行に伴い，細胞中のタンパク質が成すネットワーク構造を変化させるという性質がある．そのため，
	各進行段階におけるネットワークの変化や類似点を調べることは，細胞生物学的に重要な問題である．
	本文献では急性骨髄性白血病(AML)をその進行段階に応じて4つに分類し，AMLを構成する18種のタンパク質が，
	各進行段階においてどのようなネットワークを構成するかをベイズ的に推定する手法を提案している．

	具体的には，各タンパク質の発現量が多変量正規分布に従うが，その精度行列は癌細胞の進行段階ごとに別々の
	G-Wishart分布に従うという，ガウシアングラフィカルモデルを仮定し，Wang and Li[2]が提案したアルゴリズムを
	用いて興味のあるパラメータを推定する．

	参考文献：
	[1] C. Peterson, F. C. Stingo, and M. Vannucci:
	Bayesian Inference of Multiple Gaussian Graphical Models.
	American Statistical Association, vol. 110, No. 509, (2015), pp. 159--174.
	[2] S. Z. Li. and H. Wang:
	Efficient Gaussian Graphical Model Determination under G-Wishart Prior Distributions.
	Electronic Journal of Statistics, vol. 6, (2012), pp. 168--198.