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Erschienen in:
Basics for Bioinformatics Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Multivariate Statistical Methods in Bioinformatics Research

verfasst von : Lingsong Zhang, Xihong Lin

Erschienen in: Basics of Bioinformatics

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

In bioinformatics research, data sets usually contain tens of thousands of variables, such as different genes and proteins. Statistical methods for analyzing such multivariate data sets are important. In this chapter, multivariate statistical methods will be reviewed, and some challenges in bioinformatic research will be also discussed.

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Literatur
1.
Anderson TW (1984) An introduction to multivariate statistical analysis. Wiley, New YorkMATH
2.
Jolliffe, I.T. Principal Component Analysis, Series: Springer Series in Statistics, 2nd ed., Springer, NY, 2002, XXIX, 487 p. 28 illus. ISBN 978-0-387-95442-4
3.
Johnson RA,Wichern DW(2002) Applied multivariate statistical analysis, vol 5. Prentice Hall, Upper Saddle River
4.
Hastie T, Tibshirani R, Friedman JH (2001) The elements of statistical learning, vol 1. Springer, New YorkCrossRefMATH
5.
6.
Fan J, Li R (2001) Variable selection via nonconcave penalized likelihood and its oracle properties. J Am Stat Assoc 96(456):1348–1360CrossRefMATHMathSciNet
7.
Zhao P, Bin Y (2006) On model selection consistency of Lasso. J Machine Learn Res 7:2541– 2563MATH
8.
Metadaten
Titel
Multivariate Statistical Methods in Bioinformatics Research
verfasst von
Lingsong Zhang
Xihong Lin
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Basics of Bioinformatics

Print ISBN: 978-3-642-38950-4

Electronic ISBN: 978-3-642-38951-1

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-38951-1_6