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An Efficient Operator for the Change Point Estimation in Partial Spline Model

机译:部分样条模型中变化点估计的有效算符

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摘要

In bioinformatics application, the estimation of the starting and ending points of drop-down in the longitudinal data is important. One possible approach to estimate such change times is to use the partial spline model with change points. In order to use estimate change time, the minimum operator in terms of a smoothing parameter has been widely used, but we showed that the minimum operator causes large MSE of change point estimates. In this paper, we proposed the summation operator in terms of a smoothing parameter, and our simulation study showed that the summation operator gives smaller MSE for estimated change points than the minimum one. We also applied the proposed approach to the experiment data, blood flow during photodynamic cancer therapy.
机译:在生物信息学应用中,估计纵向数据中的下降起点和终点非常重要。估计这种变化时间的一种可能方法是使用带有变化点的部分样条模型。为了使用估计变化时间,已广泛使用了根据平滑参数的最小算子,但我们证明了最小算子会导致较大的MSE变化点估计。在本文中,我们根据平滑参数提出了求和算子,并且我们的仿真研究表明,求和算子给出的估计变化点的MSE比最小算子小。我们还将提议的方法应用于实验数据,即光动力癌症治疗期间的血流量。

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