Все для тюнинга приоры: Тюнинг на Лада Приора (Priora) купить с доставкой по РФ

Тюнинг Лада Приора аксессуары — бесплатная доставка по Украине

Автотовары для Lada Priora — ведущих мировых производителей.
Коврики в салон и багажник — резиновые и текстильные — отличное качество от ведущих произодителей.
Ветровики и мухобойки, багажник на крышу, фаркопы, брызговики и защита двигателя.
Так же можете купить авто аксессуары — не зависящие от модели автомобиля.

Аксессуары Лада Приора

Автотовары Лада для тюнинга позволяют полностью изменить экстерьер и интерьер популярного российского автомобиля в лучшую сторону, а также существенно повысить его ходовые качества. Приобрести их можно для любой модели ВАЗ – от знаменитой «копейки» и популярной «Приоры» до современного «X-Ray» и бюджетной «Калины».

Ассортимент товаров для тюнинга для Лада Приора

Перед тем, как выбирать аксессуары Лада, следует определиться, что именно необходимо изменить в машине:

1. Внешний вид. Внешний тюнинг ВАЗа позволяет российскому автомобилю выделиться в общей массе однообразных и скучных транспортных средств. Большим преимуществом является доступная стоимость запчастей для изменения дизайна Лада Приора. Популярностью пользуются такие мероприятия, как установка спойлеров, галогеновых фар и декоративных накладок, занижение подвески. Авто приобретает спортивный и слегка агрессивный вид.
2. Оформление и/или оборудование салона. Внутренний тюнинг Лада можно провести при помощи спортивного руля (или новой оплетки на руль), подлокотников, шторок на окна, чехлов и сидений. Для того чтобы поездки были не только удобными и комфортными, но и нескучными, в салон можно приобрести аудио- и видео- системы.
3. Пороги Лада Приора;
4. Защита фар EGR;
5. Тюнинг салонаЛада Приора;
6. Резиновые коврики Лада Приора в салон — AILERON, AVTO-Gumm, EVA, LADA LOCKER — EXTRUZION, NORPLAST, NOVLINE, STINGRAY;
7. Текстильные в салон Лада Приора — AVTM, AVTO-Gumm, Boratex, CIAK, Pro-Eco, Sotra качественные — премиум модели;
8. Багажники на крышу — Thule, Amos, Терра Драйв, Десна Авто;
9. Боковые подножки для внедорожников;
10. Накладки на пороги, бампер Nataniko, AutoClover, AVTM
11. Фаркопы для Лада Приора — AutoHak;
12. Чехлы на сиденья — тканевые что бы максимально защитить салон от износа и чехлы из кожи и кожзама — превратите салон в премиум класс. У нас есть такие марки чехлов — Avto Mania, ELEGANT, MW BROTHERS, Prestige, SEINTEX, АВ-Текс, Союз Авто.;
13. Аксессуары производителей Megaloker, NORPLAST, NOVLINE, NOVLINE, Poligon, КОЛЬЧУГА, Galia, Poligon, AVTM, LAVITA, VITOL, AMOS, TERRA DRIVE, Десна Авто, Дорожная Карта, AMOS, Десна Авто, NataNiko, NataNiko позволят обеспечить вашему автомобилю необходимый уход;
14. Брызговики для Lada Priora : Novline, Avtm, Оригинал;
15. Защита двигателя — Кольчуга, Novline;
16. Технические характеристики. Если ваша машина должна принимать участие в гонках или вы просто желаете сделать ее более мощной, сделать это позволят запчасти для двигателя. Механизмы и узлы для трансмиссии и мотора, блокировка дифференциала, рычаги и растяжки не только сделают ваше авто более скоростным, но также повысят его управляемость и жесткость.

Некоторые виды аксессуаров для тюнинга ВАЗа позволяют не только улучшить дизайн авто, но и защищают машину от негативных внешних воздействий. Так, установив шторки на окна в салоне, вы не просто измените образ авто, но и убережете интерьер от выгорания на солнце.

Где приобрести автотовары для Лада Приора?

Обратившись в интернет-магазин «Автошара», вы можете приобрести любые товары для тюнинга ВАЗа всех моделей и модификаций. Условия покупки на сайте:

• Профессиональные консультации. Если вы не можете найти необходимый аксессуар в каталоге или у вас возникли вопросы по его использованию (техническим характеристикам, дизайну и т.д.), обращайтесь за подробной консультацией к менеджеру. Связаться со специалистом можно в режиме онлайн и по телефону;
• Оперативная доставка во все регионы Украины. Обратите внимание: большая часть продукции магазина имеется в наличии на складах, поэтому задержек с ее отправкой покупателям не возникает;
• Обмен и возврат в соответствии с регламентами закона о Защите прав потребителей Украины. Узнайте больше в разделе «Обмен/Возврат»;
• Гарантированное качество запчастей, расходных материалов и комплектующих. Вместе с товаром вы получите полный комплект документов. Магазин предлагает автопродукцию проверенных производителей, поэтому количество брака всегда минимальное.     

Оформить заказ на аксессуары Лада Приора вы можете прямо сейчас или после предварительной консультации менеджера.

Лада Приора аксессуары стоимость в Автошаре: (цены Август 2021)

Товар	Цена
Ковры салона ворс ВАЗ Priora (2007-) /Серые, 5шт — AVTM	667 грн
Коврики текстильные LADA Priora серые в салон	680 грн
Коврики текстильные LADA Priora черные в салон	680 грн
Текстильные коврики Pro-Eco для Lada 2170 Priora 2007→	899 грн
Коврики для Lada Priora — технология 3D — Boratex	1700 грн

Тюнинг запчасти на ВАЗ, Лада

Название:

Артикул:

Текст:

Выберите категорию:
Все Двигатель » Двигатели ВАЗ в сборе » Блоки цилиндров » Головки блока цилиндров (ГБЦ) » Коленвалы » Распредвалы 16V » Распредвалы 8V » Распредвалы Классика » Шкивы / звезды / шестерни » Шатуны облегченные » Поршни » Кольца поршневые » Клапана облегченные » Тарелки клапанов » Направляющие клапанов » Толкатели клапанов жесткие » Ремни ГРМ / ролики / натяжители цепи » Маховики облегченные » Прокладки » Буст-контроллеры » Шатуны стандартные и комплектующие » Подогрев тосола » Комплекты для ТО Впускная система » Спортивные ресиверы » Дроссельные заслонки спорт » Карбюраторы спорт » Фильтры нулевого сопротивления инжекторные » Фильтры нулевого сопротивления карбюраторные » Кронштейн нулевого фильтра » Регулятор давления топлива » 4-х дроссельный впуск Выхлопная система » Комплекты выхлопной системы »» Лада Веста »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина 1/2 »» Лада Нива 4×4 »» ВАЗ 2108-2109-21099 »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2113-2114-2115 »» ВАЗ 2101-2105-2107 (Классика) » Пауки (выпускной коллектор) » Вставки для замены катализатора » Резонаторы (приемные трубы) » Глушители »» Лада Веста »» Лада Икс Рей »» Лада Гранта, Гранта FL »» Лада Калина, Калина 2 »» Лада Ларгус »» Лада Приора »» Лада 4х4 (Нива) »» Шевроле/Лада Нива »» ВАЗ 2108, 2109, 21099 »» ВАЗ 2110, 2111, 2112 »» ВАЗ 2113, 2114, 2115 »» ВАЗ 2101-2107 (Классика) »» Иномарки » Комплектующие для установки » Насадки на глушитель » Виброкомпенсаторы (Гофра) Турбо раздел » Приводные компрессоры АвтоТурбоСервис » Интеркулеры » Турбины » Турбоколлектор КПП / Коробка передач » Главные пары » Спортивные ряды » Блокировки КПП » Усиленные полуоси / валы / привода » Сцепление » Сцепление металлокерамика » Карданчик кулисы КПП » Короткоходные кулисы » Раздаточная коробка и комплектующие Подвеска » Стойки и амортизаторы KYB » Стойки и амортизаторы DEMFI » Стойки и амортизаторы SS20 » Стойки и амортизаторы АСТОН » Опоры стоек / усилители опор » Пружины » Проставки развала / шпильки колес » Шумоизоляторы и отбойники »» ВАЗ 2108-2115 »» ВАЗ 2110-2112 »» Лада Калина, Лада Гранта » Полиуретановые сайлентблоки и втулки » Комплектующие » Подшипники » Поворотные кулаки и комплектующие » Ступицы и комплектующие » Задний мост Рулевое управление » Электроусилители руля (ЭУР) » Комплектующие ЭУР » Гидроусилители руля » Рулевой промежуточный вал » Рулевая рейка » Комплектующие рулевой рейки Тормозная система » Гидравлический ручной тормоз » Вакуумные усилители тормозов / ГТЦ » Задние дисковые тормоза » Тормозные диски » Тормозные колодки » Комплектующие тормозной системы » Задние тормозные барабаны Растяжки / защита / упоры / усиление жесткости кузова » Растяжки » Опоры двигателя » Подрамники » Защита картера » Рычаги передней подвески » Рычаги задней подвески » Стабилизатор устойчивости » Поперечины » Усилители кузова » Упоры капота и багажника » Крабы / гитары » Реактивные штанги » Комплектующие Внешний вид/обвесы » Бампера передние »» Лада Веста »» Лада Иксрей »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина 1/2 »» Датсун »» Лада Нива 4×4 »» ВАЗ 2108-2109-21099 »» ВАЗ 2113-2114-2115 »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2101-2105-2107 »» Рено Дастер » Бампера задние »» Лада Веста »» Лада Иксрей »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина 1/2 »» Датсун »» Лада Нива 4×4 »» ВАЗ 2108-2109-21099 »» ВАЗ 2113-2114-2115 »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2101-2105-2107 » Решетки радиатора »» Лада Веста »» Лада Иксрей »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина 1/2 »» Лада Нива 4×4 »» ВАЗ 2108-21099 »» ВАЗ 2113-2114 »» ВАЗ 2110-2112 »» Датсун »» ВАЗ 2101-2105-2107 »» Лада Ларгус »» Рено Дастер »» KIA »» Лада Нива (ВАЗ 2123), Шевроле Нива (ВАЗ 2123) » Решетки бампера нижние »» Лада Веста »» Лада Приора »» Лада Калина »» Лада Ларгус »» Датсун » Кузовные детали »» Лада Приора »» Лада Гранта »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2113-2114-2115 »» ВАЗ 2108-2109-21099 »» Лада Нива 4х4 »» Лада Ларгус »» Шевроле Нива »» Лада Веста »» Лада Иксрей »» ВАЗ 2101-2105-2107 » Реснички на фары »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина »» Лада Ларгус »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2113-2114-2115 »» ВАЗ 2108-2109-21099 » Накладки на фонари » Боковые зеркала и стекла »» Лада Веста »» Лада Иксрей »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина 1/2 »» Шевроле Нива »» Лада Нива 4×4 »» ВАЗ 2108-2115 »» ВАЗ 2110-2112 »» Лада Ларгус »» Датсун »» ВАЗ 2101-2105-2107 (Классика) » Накладки на зеркала »» Лада Веста »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина 1/2 »» Лада Нива 4×4 »» Датсун »» ВАЗ 2108-2109; 2113-2115 »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» Шевроле Нива »» Ларгус, Дастер » Евроручки » Накладки на ручки » Сабли (планки номера) » Молдинги » Накладки на пороги внешние » Накладки кузова / бампера / Cross » Спойлера » Рамки ПТФ » Жабо » Плавники на крышу » Фаркопы » Защита порогов »» Лада Нива 4×4 »» Шевроле Нива »» Лада Иксрей » Навесная защита » Рейлинги и комплектующие » Дефлекторы » Автобоксы / автопалатки » Рамки на номера » Знаки и наклейки » Брызговики и подкрылки » Автостекла » Прочее для внешнего тюнинга » Материалы для установки » Шноркели Салон » Европанели и комплектующие » Обивки дверей »» Лада Приора »» Лада Калина »» Лада Гранта »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2108-2109-2115 »» Лада Нива 4х4 »» Шевроле Нива »» ВАЗ 2101-2105-2107 » Комплектующие обивок дверей » Обивка багажника и капота » Бесшумные замки ВАЗ » Центральная консоль » Коврики в салон »» Лада Веста »» Лада Иксрей »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина »» Лада Нива 4х4 »» Datsun on-Do, mi-Do »» Шевроле Нива »» Лада Ларгус »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2108-2114-2115 »» ВАЗ 2101-2105-2107 »» УАЗ »» Renault »» Nissan »» Chevrolet »» Mitsubishi »» Mercedes »» Opel »» Peugeot »» Porsche »» Audi »» BMW »» Citroёn »» Daewoo »» Ford »» Hyundai »» Kia »» Volkswagen » Ковролин пола / багажника » Рули »» Лада Веста »» Лада Иксрей »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина »» Лада Нива 4х4 »» Datsun on-Do, mi-Do »» Шевроле Нива »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2108-2114-2115 »» ВАЗ 2101-2105-2107 » Муляжи подушек / подушки безопасности » Кожух руля » Подрулевые переключатели » Ручки КПП и ручника » Накладки на педали » Сидения, чехлы и комплектующие » Обогрев сидений » Подлокотники / подголовники » Выкидные и заводские ключи / чипы » Блоки управления / Кнопки » Ремни безопасности » Накладки на пороги » Уплотнители дверей | багажника | стекол »» Лада Веста »» Лада Икс Рей »» Лада Гранта, Гранта FL »» Лада Калина, Калина 2 »» Лада Приора »» Лада 4х4 (Нива) »» Шевроле/Лада Нива »» ВАЗ 2108, 2109, 21099 »» ВАЗ 2110, 2111, 2112 »» ВАЗ 2113, 2114, 2115 »» ВАЗ 2101-2107 (Классика) » Обивка потолка » Плафоны освещения салона » Солнцезащитные козырьки » Облицовки | обшивки | прочее для салона »» Лада Веста »» Лада Иксрей »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина »» Лада Нива 4х4 »» Datsun on-Do, mi-Do »» Шевроле Нива »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2108-2114-2115 »» ВАЗ 2101-2105-2107 »» Лада Ларгус Полки, подиумы, короба » Лада Веста » Лада Приора » Лада Калина » Лада Гранта » Лада Ларгус » Шевроле Нива » ВАЗ 2110-2112 » ВАЗ 2113-2115 » ВАЗ 2108-21099 » ВАЗ 2105-2107, Нива 4х4 » Ford » Chevrolet » KIA » Hyundai » Разное (Mazda, Opel, Skoda, Renault, Daewoo) Автомобильная оптика » Стандартная оптика »» Лада Веста »» Лада Икс Рей »» Лада Гранта, Гранта FL »» Лада Калина, Калина 2 »» Датсун »» Лада Ларгус »» Лада Приора »» Лада 4х4 (Нива) »» Шевроле/Лада Нива »» ВАЗ 2108, 2109, 21099 »» ВАЗ 2110, 2111, 2112 »» ВАЗ 2113, 2114, 2115 »» ВАЗ 2101-2107 (Классика) » Фары передние тюнинг »» Лада Веста »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина »» Лада Нива 4х4 »»» Передние фары »»» Подфарники »» Шевроле Нива »» ВАЗ 2108-2109-21099 »» ВАЗ 2113-2114-2115 »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2101-2105-2107 » Задние фонари тюнинг »» Лада Веста »» Лада Приора »» Лада Гранта »» Лада Калина »» Лада Нива 4х4 »» Лада Ларгус »» ВАЗ 2108-2109-2115 »» ВАЗ 2110-2111-2112 »» ВАЗ 2101-2105-2107 » Противотуманные фары (ПТФ) »» Лада Веста »» Лада Икс Рей »» Лада Гранта, Гранта FL »» Лада Калина, Калина 2 »» Лада Ларгус »» Лада Приора »» Лада 4х4 (Нива) »» Шевроле/Лада Нива »» ВАЗ 2110, 2111, 2112 »» ВАЗ 2113, 2114, 2115 » Поворотники (повторители поворота) » Дневные ходовые огни » Ангельские глазки » Ксенон » Галогеновые лампы » Электрокорректоры фар » Комплектующие для установки » Светодиодные балки » Светодиодные лампы Электроника » Бортовые компьютеры » Электронные комбинации приборов » Стробоскопы » Блоки управления двигателем (ЭБУ) » Блоки управления двигателем для Е-газа » Радар-детекторы » Корректоры Е-газа ВАЗ, ГАЗ, УАЗ » Корректоры Е-газа Иномарки » Камеры заднего вида » Парктроники » Блоки управления подушкой безопасности » Реле, автосвет, прочее » Музыка Сигнализации и противоугонные системы » Автосигнализации » Блокираторы руля » Чехлы для брелков Тонировка / шторки / пленка для кузова » Съемная тонировка » Тонировочная пленка » Солнцезащитные шторки » Пленки для кузова » Тонировочный лак » Водоотталкивающая пленка Стандартные запчасти ВАЗ » Топливная система / бензобаки »» Баки топливные »» Бензонасосы и комплектующие »» Крышки и клапаны » Крышки двигателя » Уплотнители / утеплители / шумоизоляция » Стеклоподъемники » Шкивы коленвала » Толкатели гидравлические » Радиатор / система кондиционирования » Стартеры » Модули и катушки зажигания » Бачки омывателя » Высоковольтные провода » Водяные помпы » Датчики скорости » Жгуты проводов »» Жгуты проводов для ВАЗ 2101-2107 »» Жгуты проводов для ВАЗ 2108-21099 »» Жгуты проводов для ВАЗ 2113-2114 »» Жгуты проводов для ВАЗ 2110-2112 »» Жгуты проводов для Lada Kalina 1/2 »» Жгуты проводов для Lada Priora »» Жгуты проводов для Lada 4х4 »» Жгуты проводов для Сhevrolet Niva »» Жгуты проводов для Lada Granta »» Жгуты проводов для Lada Largus »» Жгуты проводов для Lada Xray »» Жгуты проводов для Lada Vesta »» Жгуты проводов для UAZ Patriot » Генераторы и комплектующие » Фильтры » Шаровые опоры » Резисторы электронного вентилятора отопителя » Свечи зажигания » Электродвигатели отопителей » Буксировочные крюки » Замки зажигания » Щетки стеклоочистителя » Вентиляторы и комплектующие » Система смазки.

Комплектующие » Маховики и комплектующие » Термостаты и комплектующие Аксессуары » Звуковые сигналы » USB зарядники » Компрессоры / Насосы » Комплектующие колес » Автоодеяла

Новинка:
Вседанет

Спецпредложение:
Вседанет

Результатов на странице: 5203550658095

Найти

Тюнинг Приоры седан

Лада Приора Седан — это один из самых ярких и недорогих представителей автомобилей ВАЗ, который вышел с конвейера в 2007 году. Более семисот тысяч человек на сегодня являются обладателями Лады Приоры. Автомобиль, по сравнению со своими предшественниками, имеет значительные технические преимущества и более совершенный внешний вид. Незначительные недостатки, которые обнаружили за время пользования транспортным средством автолюбители можно легко исправить с помощью тюнинга.

Тюнинг салона Лады Приоры

Любители комфортной и динамичной езды часто усовершенствуют и преображают свои транспортные средства с помощью тюнинга. Модернизировать можно практически все элементы автомобиля. Лада Седан, несмотря на её улучшенный вид и усовершенствованные технические характеристики, имеет ряд заводских недостатков, которые автовладельцы исправляют в первую очередь с помощью тюнинга.

Звукоизоляция салона своими руками

Внутреннее пространство автомобиля не отличается совершенством. Лада Приора — это шумный автомобиль, слышны практически все звуки с улицы внутри машины. Салон автомобиля чаще всего подвергается модернизации. Тюнинговые работы в салоне не трудоёмкие и любой владелец машины может выполнить работу своими руками.

Для начала надо приобрести необходимый звукоизоляционный материал. Чаще всего для этих целей используются сплен, битопласт и виброизолятор.

Потолок транспортного средства подвергается тюнингу в первую очередь. Сначала аккуратно снимается тонкая обивка потолка машины и все прилегающие пластиковые элементы. Поверхность надо обезжирить и приступить к монтажу звукоизолирующих материалов. Сначала укладывается листовой виброизолятор, следующий слой — сплен, потом битопласт. Все материалы имеют самоклеящуюся основу, потому легко крепятся на поверхность и разравниваются с помощью валика. Заключительный этап — установка на свои места обивки и пластиковых деталей.

Следующий этап работы — звукоизоляция бардачка машины. В отличие от потолка автомобиля, он изготовлен из пластика и не имеет даже обивки. Сначала снимается крышка бардачка. Для этого её надо открыть и не слишком сильным нажатием вытянуть из пазов. Внутреннее пространство обклеивается битопластом, который имеет очень высокие звукопоглощающие характеристики.

Двери Приоры также нуждаются в доработке. Звукоизоляция дверей проводится аналогично модернизации потолка, только для их оклейки используется двухслойная система из виброизолятора и сплена. Чтобы модернизировать двери, сначала снимаются ручки и обшивка. После обезжиривания поверхности, производится проклейка материалов. По окончании работы все детали устанавливаются на штатные места.

Модернизация интерьера салона

Самый распространённый способ изменения внутреннего пространства — это приобретение новых чехлов для автомобиля. Можно приобрести меховые чехлы, которые очень хорошо держат тепло в холодные поры года или же купить кожаные изделия, отличающиеся высоким качеством и длительным периодом эксплуатации. Очень хорошо зарекомендовали себя чехлы из экокожи, которые обладают высокой воздухопроницаемостью. Изделия имеют широкую цветовую палитру, что позволит преобразить интерьер по своему вкусу.

Очень часто автовладельцы для повышения комфорта устанавливают подогрев сидений. Для этого надо приобрести специальные нагревательные пластины. Их установку можно осуществить своими руками. Надо аккуратно распороть обивку сидения и нагревательные элементы установить внутрь. Чаще всего провода питания выводятся на отдельную кнопку, чтобы по необходимости можно было включить нагревательные элементы.

Для комплексного улучшения интерьера проводится также тюнинг пластиковых элементов салона. Дело в том, что салон имеет много светлых оттенков на пластиковых деталях. Со временем на них появляются царапины и пятна, которые сильно бросаются в глаза. Чаще всего для преображения деталей используется покраска с помощью аэрозольного баллончика и герметика для пластика. А также приемлемым вариантом является оклейка пластиковых деталей карбоновой плёнкой.

Часто для модернизации интерьера используется светодиодный тюнинг салона. Светодиодными элементами можно дополнить дверные ручки, пороги автомобиля, сделать подсветку ног водителя и переднего пассажира.

Внешний тюнинг Приоры Седан

Несмотря на улучшенный внешний вид Приоры, по сравнению с предыдущими моделями ВАЗ, владельцы часто модернизируют наружные элементы кузова.

Тюнинг бампера кардинально изменит внешний вид автомобиля. На рынке существует большое количество бамперов, которые без проблем устанавливаются на Ладу Приору своими руками. Они не только улучшают вид автомобиля, а и способствуют повышению его аэродинамических характеристик.

Параллельно с тюнингом бамперов модернизируется решётка радиатора. Решётка в виде сот максимально защищает радиатор и двигатель автомобиля от попадания крупных частиц мусора при движении транспортного средства и способствует улучшенному охлаждению мотора.

Стильно на автомобиле смотрятся спойлеры, которые добавляют ему динамичности и делают автомобиль более управляемым. Мощного и агрессивного вида автомобиля можно добиться, заменив штатный глушитель новым изделием на два выхода по бокам заднего бампера.

Для более выразительного вида часто владельцы автомобилей усовершенствуют фары транспортного средства, используя как вариант тонировку задних осветительных элементов, установку дополнительных светодиодных лампочек.

Колёсные диски меньшего размера и низкопрофильные шины также смогут максимально подчеркнуть внешний вид транспортного средства.

Технический тюнинг Приоры Седан

Предыдущие варианты тюнинга Лады Приоры Седан способствуют улучшению внешнего вида транспортного средства и повышают его внутренний комфорт. Более серьёзным и тяжёлым в исполнении считается технический тюнинг машины. Для повышения мощности автомобиля и его технических характеристик чаще всего владельцы обращаются за помощью профессионалов. Однако, некоторые умельцы, если есть в наличии необходимые инструменты и гараж, осуществляют технический тюнинг своими руками.

Приора Седан с завода оборудована 16-клапанным двигателем, мощность которого чаще всего увеличивают с помощью установки компрессора. Компрессор устанавливается на штатные крепёжные элементы, потому с его монтажом можно справиться в домашних условиях. За счёт такой модернизации увеличится мощность мотора до пятидесяти процентов, однако, и расход топлива значительно возрастёт.

Второй вариант повышения мощности двигателя — установка турбонаддува, который более эффективен по сравнению с механическим компрессором. Самым популярным способом улучшения динамики двигателя и снижения расхода топлива является чип-тюнинг. Как правило, такая модернизация мотора осуществляется специалистами в сервисных центрах.

Параллельно проводится модернизация ходовой части автомобиля. Для этого автомобиль модернизируется двухмембранным вакуумным усилителем. Качество тормозов при этом увеличивается примерно в два раза. Параллельно устанавливаются новые тормозные диски и более жёсткие пружины в корзине сцепления.

Облегчённый маховик устанавливают для увеличения скорости разгона машины, уменьшения расхода топлива и снижения нагрузки на сцепление.

Подведём итоги

Тюнинг Лады Приора Седан имеет широкий спектр направлений, от недорогого изменения дизайна и улучшения его комфорта до серьёзных изменений в работе двигателя и ходовой части автомобиля. Практически все изменения можно выполнить самостоятельно, если есть в наличии необходимый инструмент и желание преобразить свой автомобиль.

Какой вариант тюнинга выбрать и что изменять, зависит только от вашей фантазии и толщины кошелька. Планируйте и воплощайте в жизнь свои творческие идеи, чтобы ваша Приора Седан радовала вас и окружающих.

Тюнинг панели приора своими руками – АвтоТоп

Для этого мне потребовалось:Отвертка звезда, отвертка плоская, канцелярский нож, ножницы, пластырь, влажная салфетка, наждачная бумага №240,настольная лампа, магазинные пакеты.

1) Снимаем панель приборов с машины
2) Откручиваем все винты крепления, разбираем панель приборов
3) Снимаем стрелки приборов. Подкладываем под стрелку визитку или кредитную карту (чтобы не поцарапать панель приборов), и, подцепляя ножом под основание стрелки, выщелкиваем ее с оси
4)Снимаем накладку панели приборов. Но накладка находится на основании из оргстекла.Поэтому отделяем накладку от основания из оргстекла
5)Я решил изменить подсветку панели приборов с зеленого на белый цвет. Аккуратно лезвием ножа удаляем зеленое напыление с тыльной стороны накладки…Я заебался и в результате взял наждачную бумагу №240.
6)Вы можете увидеть разницу между зеленой и белой подсветкой панели приборов, часть символов успел очистить от зеленого напыления
7)Полностью очищенная от зеленого напыления панель приборов приоры
8)Для изменения подсветки отдельных элементов пригодится полиэтиленовый пакет с цветными надписями и рисунками, Вырезаем с полиэтиленового пакета необходимый цветной кусок…который наклеиваем на накладку панели приборов с тыльной стороны
9)Таким же образом делаем желтый цвет на спидометре и синий на шкале температуры
10)Что касается подсветки, то со штатными лампочками не получится равномерной подсветки панели приборов. Поэтому было решено установить временно диодные лампы, а позже сделаю ленту.
11) Далее разбираем дисплей, убираем светофильтр зеленого цвета, собираем обратно. Теперь дисплей тоже будет светить не зеленым цветом, а белым. Если же вы хотите сделать подсветку дисплея другого цвета, то можете установить светофильтр любого цвета
12)Скинул вариант с родными лампами, и диодами.

ЕСТЬ ОПИСАНИЯ ПОД ФОТКАМИ.
xshpinatx

Лада Приора, по сравнению с другими моделями концерна АвтоВАЗ, отличается более привлекательной и качественной приборной панелью с отделкой из хорошего пластика типа «Soft Look» и неплохой комбинацией приборов. Однако владельцы этих автомобилей стремятся изменить некоторые элементы приборной панели и сделать внутреннее убранство салона более ярким и стильным.

1 Тюнинг панели приборов на Ладе

Модернизация приборной панели, как правило, начинается с установки новой подсветки. Для этого потребуется набор инструментов, а именно – отвертки и ключи, а также светоотражающая фольга и светодиодные ленты. На первом этапе демонтируется приборная панель. Это делается своими руками с помощью крестообразной отвертки. Рулевое колесо для этого снимать не нужно, достаточно лишь убрать рулевую колонку в самое низкое положение.

Затем, следуя инструкции, разберите приборку. На втором этапе необходимо аккуратно отделить накладку от основного стекла и разобрать циферблаты и стрелки. Самым простым способом улучшения подсветки приборной панели считается снятие стандартного напыления с цифр на накладке. Таким образом, при штатном подсвечивании цифры на щитке приборов будут иметь яркое белое свечение.

Еще один простой и недорогой вариант тюнинга приборной панели – наклейка разноцветных вставок из неплотного целлофана, которые необходимо наклеивать на обратную сторону снятой со стекла панели. Это позволит изменить цвет на спидометре и шкале температур. Однако, более серьезный тюнинг предполагает установку дополнительной подсветки или полного изменения стандартного освещения.

2 10 светодиодов для изменения подсветки

Чтобы улучшить или поменять освещение на приборной панели, после ее снятия необходимо наклеить кусочки светодиодной ленты. Клеить их необходимо по всему периметру приборки, через одинаковое расстояние. При этом важнейшим условием является соблюдение полярности при соединении диодной ленты и штатных проводков питания. Далее необходимо аккуратно разобрать дисплей и удалить из него световой фильтр зеленого цвета.

Это позволит сделать подсветку дисплея ярко-белой. Однако в том случае, если вы хотите получить какой-нибудь другой цвет на дисплее, можно приобрести светофильтр любого цвета – как правило, они продаются в специализированных магазинах. Некоторые владельцы Приоры при полном изменении подсветки меняют и подсветку основной стрелки спидометра. Для этого используются светодиоды того цвета, на который вы хотите поменять освещение стрелки. Достаточно будет десяти CMD светодиодов. 3 светодиода – на спидометр и тахометр, еще по три – на шкалу температуры двигателя и показателя расхода топлива.

Лучше всего закреплять светодиоды паяльной лампой, впаивая их в основное стекло на панели приборов. При этом также не стоит забывать о необходимости подключения штатных проводов с обратной стороны с соблюдением полярности. При соблюдении всех правил инструкции и наличии необходимых инструментов провести подобные изменения своими руками не составит большого труда, зато результат обязательно порадует владельца автомобиля.

3 Защищаем консоль – краска и полиуретан

После определенного времени эксплуатации модели ВАЗ Приора в салоне могут появиться неприятные звуки – скрип или стук где-то внутри консоли. Чтобы этого избежать, специалисты рекомендуют демонтировать облицовочную панель консоли и нанести на основной корпус дополнительный слой покрытия из полиуретана или моделина. Это позволит избавиться от неприятного скрипа и посторонних шумов в салоне.

Кроме того, популярным направлением внутреннего тюнинга на Приору является покраска центральной консоли в другой цвет.

Для этого вам потребуется баллончик с краской и грунтовка для пластика. Снимите центральную консоль, при этом следуя инструкции и не забывая отключать электронные приборы, магнитолу, питание печки, часов и т.д. Далее следует нанести на пластиковую консоль тонкий слой грунтовки, дать просохнуть несколько часов, затем нанести краску из баллончика по всей поверхности консоли. Цвет выбирать вам и только вам, однако после изменения подсветки панели приборов и улучшения вида центральной консоли салон автомобиля станет более привлекательным и спортивным.

Интерьер ВАЗ-2170, на удивление, не вызвал особых нареканий автовладельцев. А это говорит о том, что тольяттинцы в этот раз подошли к решению задачи более ответственно. И немудрено – привлекали даже дизайнерское ателье из самой Италии. Но разве все это остановит ценителей прекрасного в стремлении индивидуализировать черты своей машины. И здесь все зависит от личных вкусов, потому как автомобиль бюджетный, и на реализацию своей мечты можно вливать массу денег, а «совершенству», как известно, предела нет. Поэтому важно вовремя остановиться, чтобы особо не шокировать участников движения.

Интерьерный тюнинг Лада Приора седан на фото: основные направления

Многие автомобилисты уже имеют понятие, как организовать модернизацию ходовой части или силовой установки. Например, некоторые владельцы с успехом установили дневные ходовые огни на ВАЗ-2170, чем повысили не только уровень экстерьера, но и безопасности.

По поводу интерьерного антуража существует множество мнений. Некоторые особо «одухотворенные» личности умудряются изменить внутреннюю обстановку до неузнаваемости. Такие Приора и тюнинг салона своими руками на фото выглядят, по их мнению, как мечта арабского шейха. Вместе с тем есть вполне вменяемые варианты, среди которых:

1. Замена чехлов и обшивки.
2. Модернизация кресел и приборной панели.
3. Акустическая шумоизоляция и установка мощной аудиосистемы.
4. Салонный светотюнинг и покраска штатных пластиковых элементов.

Перебирая варианты, не нужно забывать, что даже за солидную сумму вазовская обстановка никак не сможет превратиться в мерседесовскую. Поэтому планировать модернизацию следует без особого фанатизма, делайте все скромно, но со вкусом.

Варианты апгрейда приборной панели ВАЗ-2170

Приборная панель Лада Приора седан и тюнинг на фото выглядит вполне прилично, и даже более того – он оправдан, поскольку заводского освещения приборов многим недостаточно. Вариантов реализации несколько:

• Разобрать панель и удалить стандартное напыление с цифр накладки. После этого знаки на щитке приобретут яркое белое свечение.
• Наклеить на обратной стороне стекла красные или любые другие вставки на определенные цифры. Это акцентирует внимание на шкале температур и спидометре.
• Закрепить с обратной стороны стекла на плате приборной панели отрезки светодиодной ленты определенных размеров. Важное значение имеет соблюдение полярности при подключении схемы к штатной проводке.

Что еще сделать – о полноценном проекционном экране HUD владельцам ВАЗ 2170 приходится только мечтать, однако кое-что можно предпринять. Если не нравится зеленый цвет дисплея, то следует разобрать его и удалить фильтр. От этого подсветка станет ярко-белой, но можно установить любой другой светофильтр.

Некоторые поклонники тюнинга одновременно с общей подсветкой приборов меняют и подсветку стрелки спидометра. Для реализации этого проекта достаточно 10 светодиодов SMD: четыре для освещения тахометра и спидометра, и по три на шкалы расхода горючего и температуры ОЖ.

Как сделать шумоизоляцию потолка салона?

Еще одна полезная модернизация, потому что акустический комфорт ВАЗ-2170 оставляет желать лучшего. Качественную звукоизоляцию на Лада Приора в виде тюнинга салона своими руками на фото можно и не увидеть, поэтому рассмотрим вопрос более детально. Мастера рекомендуют начинать с потолка, для работы понадобится 4-5 часов свободного времени и материалы:

• Два листа сплена 1,20х1,0 м толщиной 4 мм.
• Два листа битопласта.
• Три листа вибродемпфера.
• Монтажный валик.
• Канцелярский нож и ножницы.

Процедура начинается с демонтажа потолочной обшивки и штатной шумоизоляции, после чего поверхность крыши обезжиривается и первым слоем укладывается виброматериал. Вторым этапом идет монтаж листов сплена, и только потом – укладка битопласта. Удобство заключается в том, что листы материала имеют клеящуюся основу, которую нужно разогреть при помощи фена, и «раскатать» валиком.

Совсем нелишней будет шумоизоляция бардачка и дверей. Материалы понадобятся те же, что и для работы с потолком, технология выполнения проста и вполне доступна каждому желающему. Нужно отметить не только улучшение акустического комфорта, но и теплоизоляционных характеристик автомобиля.

Доработка салонного плафона

Практически все доступные отзывы владельцев Lada Priora говорят о том, что штатный штурманский светильник не обеспечивает хорошую освещенность интерьера. Существует несколько проверенных практикой способов:

• Установка самостоятельно сделанной площадки по размеру плафона, на которую приклеивается LED-лента. Провода подключаются к штатной проводке.
• Замена стоковой лампы плафона на светодиодную.
• Замена штатной лампы светильника на модуль из светодиодов, яркость зависит от типа и количества светоэлементов в блоке.

Последние два варианта тюнинга отечественного седана Лада Приора на фото не заметны, но это не говорит о том, что они неэффективны. Модернизация проста, так как полностью плафон снимать не нужно, и не требует особых приспособлений и инструмента.

Модернизация кресел

Кардинально преобразить салон с минимальными затратами возможно с помощью смены автомобильных чехлов, которые продаются в огромном количестве. Несколько дороже обойдутся кожаные изделия, но есть ли в них смысл – решать владельцу. Альтернативой может послужить экокожа, у которой хорошая воздухопроницаемость.

В последнее время популярен обогрев сидений , комплекты устанавливаются и подключаются самостоятельно. Для управления опцией обычно устанавливается дополнительная кнопка.

Технический тюнинг салона автомобиля Лада Приора своими руками и фото реализованных вариантов

Большое поле для экспериментов в сфере индивидуального автотюнинга предоставляют RGB-ленты в комплекте с драйверами. Неплохо смотрится яркая подсветка ног у переднего пассажира и водителя. За счет управляющего драйвера корректируется интенсивность освещения и цвет. Есть ли в данной доработке рациональное зерно? Если без фанатизма, то в темное время такая подсветка поможет выйти, а в остальном…

Аудиотюнинг ВАЗ-2170

Штатная вазовская аудиосистема, как уверяют наши аудиофилы, не отвечает высоким стандартам звучания. Если серьезно, то так оно и есть, и хорошо бы увеличить диаметр и поставить фирменные динамики на 16 см. На некоторых фото тюнинга салона автомобиля Приора своими руками видно, что посадочное место для громкоговорителей в дверях придется распилить. Обязательно нужно выполнить шумо-виброизоляцию дверных стенок, чтобы избежать в будущем резонансных явлений.

Кроме широкополосных динамиков специалисты рекомендуют поставить еще и твиттеры. Их располагают на торпедо или в верхней части дверной карты. Для задних также пассажиров устанавливают широкополосные громкоговорители, а для акцентирования низких частот в багажном отсеке можно организовать место для сабвуфера.

Прочие технические опции

Если уж браться за модернизацию аудиосистемы, то желательно обратить свой взор на какой-нибудь полноценный мультимедийный центр с выходами на монитор. Это уже будет гарантией качественного воспроизведения музыкальных треков.

Ко всему сказанному неплохо добавить хороший монитор, который не даст скучать в пробках и позволит расслабиться на стоянке во время продолжительных поездок. Не помешает присмотреться к ассортименту бортовых компьютеров для Lada Priora.

Декор пластиковых компонентов

Седан укомплектован массой деталей из пластмассы в интерьере, благо многие из них имеют светлые тона и легко перекрашиваются. Процесс покраски пластика из аэрозольного баллончика требует наличия не только респиратора и перчаток, но и обезжиривающей жидкости и грунтовки. Во время работы важно не допускать образование потеков.

Другой способ усовершенствовать внешний вид пластиковых элементов – обтянуть их пленкой «карбон». По заверениям многих автолюбителей этот материал долговечен и эффектно смотрится. Заготовки режутся с запасом по краям в 20-25 мм, после чего пленка наклеивается на обезжиренную поверхность. Края и изгибы обрабатываются феном, чтобы предотвратить изломы и загибы.

байесовский — Можно ли использовать «перекрестную проверку» для выбора априорной проверки?

Для ясности, я сомневаюсь, что использую здесь термин «перекрестная проверка» правильно; то, что я предлагаю, похоже, похоже на «загрузку» и «настройку гиперпараметров». Терминология — не моя сила.

Допустим, у нас есть d ata с $ 20 $ наблюдениями, $ D_1, \ dots, D_ {20} $. Мы не знаем, что перед использованием для набора данных, поэтому мы решаем использовать максимальную энтропию заранее, учитывая среднее значение и дисперсию генеральной совокупности, т. 2 $), но мне показалось, что я Я бы использовал этот конкретный пример, потому что не думаю, что смогу объяснить себя четко в общих чертах.

(На самом деле я даже сомневаюсь, что приведенный выше конкретный пример четко объяснен.)

Дополнительные вопросы: Имеет ли уже установленное имя нечто подобное описанной выше процедуре? И есть ли литература, демонстрирующая отсутствие у нее свойств оптимальности или иным образом анализирующая ее теоретически?

Я думаю, что этот вопрос отличается от связанного с ним вопроса, потому что у этого вопроса есть как внутренний, так и внешний источник данных.В этом примере наша оценка параметров и логический вывод «конкурируют» за одни и те же данные, поэтому мы используем «перекрестную проверку» или повторную подвыборку («бутстрэппинг»), чтобы выполнить необходимую «настройку гиперпараметров» для предыдущих.

Он также отличается от предложенного здесь метода, который, как утверждал Эндрю Гельман (вероятно, убедительно, если честно, я не понимаю аргумент), не работает. Но этот метод предлагает использовать подход «M-оценки» с перекрестной проверкой для получения априорного значения, т.е.2) $, а я предлагаю использовать комбинацию из них. Для меня это имеет больше смысла, чем другой метод, чтобы и (а) избежать «переобучения», и (б) использовать больше данных для информирования о выборе предыдущего.

Перекрестная проверка и байесовская оценка параметров настройки «Статистическое моделирование, причинный вывод и социальные науки

Илья Липкович пишет:

Я с большим интересом прочитал вашу статью 2008 года [с Алексом Якулиным, Грацией Питтау и Ю-Сун Су] о слабо информативных априорных значениях для логистической регрессии, а также следил за интересным обсуждением в вашем блоге.Это обсуждение было в байесовском сообществе в отношении действительности априорных значений. Однако я хотел бы подойти к этому скорее с более широкой точки зрения на прогнозное моделирование, привнося идеи из подхода машинного / статистического обучения ». Фактически, вы были первым, кто поднял этот вопрос, упомянув в своей статье «заимствование идей из информатики» о перекрестной проверке при сравнении прогностической способности предложенных вами априорных значений с другими вариантами.

Однако использование перекрестной проверки для сравнения производительности методов — не единственное или основное использование CV в машинном обучении.Большинство методов машинного обучения имеют некоторые «мета» или параметры сложности и используют перекрестную проверку для их настройки. Например, одним из ваших методов сравнения является BBR, который фактически использует CV для выбора априорной дисперсии (независимо от того, используете ли вы априорные значения Лапласа или Гаусса). Это делает их метод по существу эквивалентным гребневой регрессии или лассо с параметром настройки, выбранным путем перекрестной проверки, поэтому на самом деле здесь мало байесовского вкуса. Я считаю, что называть это BBR — это скорее маркетинговый ход.Прогресс в их методе заключался в том, что на момент его создания не существовало быстрого алгоритма, который достаточно быстро вычислял бы весь путь коэффициентов перекрестной проверки, используя в своих интересах разреженность входного вектора с большей частью X, равной 0, но это имеет больше отношения к алгоритму, чем к байесовским идеям. Из моего личного общения с Дэвидом Мэдиганом я не помнил, выступал ли он когда-либо за использование априорных значений по умолчанию, ему, похоже, нравился подход CV при их выборе (и в этом весь смысл того, чтобы алгоритм был быстрым), поскольку большинство людей в сообществе статистического обучения будет (е.г. Хасти, Тибшитани и Фридман).

Из вашей статьи неясно, позволяете ли вы при сравнении автоматизированных априорных значений Коши с BBR выбирать оптимальный параметр настройки или используете значения по умолчанию. Если вы позволяете BBR настраивать параметры, тогда вам следовало бы выполнить «двойную перекрестную проверку», позволяющую BBR выбирать (возможно, другое) значение параметра настройки (предыдущая дисперсия) для каждого сгиба вашей «внешней перекрестной проверки» на основе отдельное «внутреннее резюме» внутри этого сгиба.Если бы вы использовали автоматические априорные функции, возможно, вы не отдали должное BBR. Но тогда вы можете сказать, что было бы несправедливо позволять им выбирать оптимальную априорную дисперсию с помощью CV, если ваш метод использует автоматические априорные значения. Также использование CV может быть не совсем уместным с байесовской точки зрения. Но мой вопрос именно в этом. Если мы откажемся от байесовских оснований и перейдем к области статистического обучения (или «информатики» в вашей интерпретации), то каков оптимальный способ вписаться в прогностическую модель? Читая вашу статью, кажется, что вы верите в существование априорных значений по умолчанию, что означает наличие параметров сложности по умолчанию при выполнении статистического обучения.Похоже, это контрастирует с тем, что говорят нам «авторитеты» в литературе по статистическому изучению, где они отвергают идею о том, что можно заранее установить параметры сложности в любом крупномасштабном прогнозном моделировании, как популярный миф. Они рассматривают это как повсеместный компромисс смещения и дисперсии, который не может быть решен с помощью некоторых заранее определенных магических значений. По крайней мере, когда есть достаточно большое количество кандидатов в предсказатели. Ответ может заключаться в том, что ваш подход с автоматическими априорными значениями предназначен только для нескольких предикторов? Или здесь существует более глубокий философский раскол между байесовским сообществом и сообществом статистического обучения?

Мой ответ:

1. Быстрый ответ заключается в том, что нам нужен метод, который будет применяться даже для моделей с одним или двумя предикторами, и в этом случае не имеет смысла использовать перекрестную проверку (или любую другую процедуру) для оценки параметра настройки (в данном случае , масштабный параметр для априорного распределения коэффициентов логистической регрессии). Если у вас много предикторов, то, конечно, есть смысл так или иначе оценить гиперпараметр по данным.

Итак, нет, для меня не принципиально, что гиперпараметры должны или не должны выбираться априори.Это зависит от структуры проблемы: чем больше репликаций, тем больше можно оценить такие параметры настройки изнутри. Когда вы пишете, что люди «отвергают идею о том, что можно предустановить параметры сложности в любом крупномасштабном прогнозном моделировании как популярный миф», я думаю, что ключевой фразой является «крупномасштабный», что в данном контексте подразумевает наличие большого количества предикторы, так что параметры настройки оцениваются по данным. В нашей статье нас особенно интересовали случаи, когда количество предикторов невелико.

Если здесь есть общие различия между статистикой и машинным обучением, то дело не в философии автоматизированных априорных оценок или в чем-то еще; Дело в том, что в статистике мы часто говорим о небольших проблемах с несколькими предикторами (см. любые учебники по статистике, в том числе мой!), тогда как методы машинного обучения, как правило, применяются к задачам с большим количеством предикторов.

2. Я не считаю перекрестную проверку и байесовскую проверку реальностью. Или, говоря другими словами, когда вы начинаете оценивать гиперпараметры на основе данных, я вижу это как иерархический байесовский метод.Например, вы пишете, что параметр настройки в BBR «выбирается путем перекрестной проверки, поэтому там действительно мало байесовского вкуса», но я действительно думаю, что BBR, по сути, байесовский: для меня выбор параметра настройки перекрестным проверка — это просто конкретная реализация иерархического байесовского метода (с осознанием того, что по мере того, как объем информации о параметре настройки становится небольшим, будет все более полезным добавлять априорную информацию и более подробно учитывать неопределенность в вашем заключении об этом параметре).

байесовских априоров и штрафы за регуляризацию | Рэй Хеберер

Эмпирическая проверка их эквивалентности

Фото Эрика Маклина на Unsplash

Байесовские методы машинного обучения предлагают несколько преимуществ по сравнению с их аналогами, в частности, возможность оценивать неопределенность и возможность кодировать контекстные знания в качестве априорных распределений. Почему же тогда они не используются более широко?

Чтобы однозначно считаться обновлением, байесовские модели должны иметь эквивалентную теоретическую формулировку для всех популярных моделей машинного обучения и восстанавливать прогнозную производительность, наблюдаемую в них.Они также должны быть такими же простыми в использовании.

Это сложные задачи, и необходимо преодолеть множество технических препятствий. Однако я здесь не для того, чтобы философствовать о состоянии вероятностного программирования. Скорее, я хотел бы потратить некоторое время на изучение эквивалентности, которая представлена ​​во многих текстах для начинающих по байесовским методам: между априорным распределением коэффициентов в байесовской линейной модели и штрафным членом, используемым в регуляризованной регрессии наименьших квадратов.

Эквивалентность, которую мы будем исследовать

Я считаю эту двойственность убедительной, потому что сама по себе регуляризация кажется немного «хакерской». Знание того, что это можно понять и формализовать в более широких рамках, утешает, и я подумал, что это стоит попробовать эмпирически.

Существует много хороших теоретических трактовок этой эквивалентности, поэтому я решил проверить ее, варьируя параметры настройки регуляризованных линейных моделей и наблюдая, как на нее реагирует величина наибольшего коэффициента, а также ошибка в задаче регрессии.Я сделал то же самое, используя байесовский GLM, настроив дисперсию предыдущих распределений параметров. Это было забавное упражнение, и я думаю, что о его результатах стоит рассказать.

Теория

Я хотел бы прямо сейчас подчеркнуть, что моя цель здесь не в том, чтобы знакомить с байесовскими линейными моделями незнакомых людей. Если вы новичок в вероятностном программировании и имеете опыт работы с Python, я рекомендую байесовские методы для хакеров. В любом случае моя цель — под другим углом взглянуть на эквивалентность двух формулировок линейной регрессии.

Тем не менее, я кратко изложу байесовский взгляд на линейную регрессию. В этой формулировке переменная отклика Y обрабатывается как случайная величина со средним значением, равным взвешенной сумме признаков βX.

То есть Y∼N (βX, σ). Это эквивалентно тому, что вы найдете в стандартной формулировке линейной регрессии, если шумовой член нормально распределен ( Y = βX + ϵ, с ϵ∼N (0, σ) ) .

Кроме того, мы можем указать априорные распределения по параметрам β .Обычным выбором является распределение Гаусса. Если центрировать это распределение вокруг 0, это будет означать, что мы ожидаем, что параметры будут небольшими. Выбор малых значений для стандартного отклонения этого априорного значения будет соответствовать более узкому распределению, что указывает на более сильную первоначальную веру в малые параметры — аналогично большому штрафу в регуляризованной регрессии наименьших квадратов.

График, показывающий выбранные апостериорные распределения некоторых параметров модели и «след» выборки.

В подходе вероятностного программирования ненормализованная функция, пропорциональная апостериорному распределению для всех интересующих нас случайных величин (для линейной модели, коэффициенты и точка пересечения), генерируется из данных и априорных значений в соответствии с теоремой Байеса.Алгоритм выборки, обычно некоторый вариант цепи Маркова Монте-Карло, затем генерирует оценку этой апостериорной оценки. Я использовал PyMC3 для построения своей байесовской модели и выборки распределений ее параметров.

Установка

Я решил провести свой небольшой мини-эксперимент с помощью Notebook на Kaggle. У меня было двоякое объяснение:

1. Я хотел, чтобы другие могли играть с кодом без необходимости устанавливать зависимости.
2. Я хотел сосредоточиться на сравнении поведения моих моделей, и Kaggle предоставляет чистые данные и простой способ их импортировать.

Как только я узнал, какие сравнения и графики я хотел сделать, это оказалось довольно простой процедурой.Для тех, кто интересуется техническими деталями, большая часть кода для ноутбука была помещена в этот служебный скрипт. Он содержит основные ингредиенты, необходимые для моего эксперимента:

• Способ перебора гиперпараметров, обучения модели и сообщения об ошибках проверки и величинах коэффициентов.
• Реализация байесовской GLM с API в стиле scikit-learn, которая может подключаться к вышеуказанному циклу.
• Функция, которая может получать результаты и создавать линейные графики. Я использовал тот же тип шаблона, который описан в моей статье о программном создании подзаголовков matplotlib.

Результаты

Ниже представлены графики, полученные с помощью записной книжки для регрессии хребта (L2) и байесовской линейной модели с гауссовскими априорными значениями. При использовании логарифмической оси x с соответствующими диапазонами кривые, как и следовало ожидать, очень похожи.

% PDF-1.3 % 615 0 объект > эндобдж xref 615 105 0000000016 00000 н. 0000003745 00000 н. 0000003938 00000 н. 0000003974 00000 н. 0000004259 00000 н. 0000004407 00000 н. 0000004528 00000 н. 0000004650 00000 н. 0000004798 00000 н. 0000004935 00000 н. 0000005067 00000 н. 0000005218 00000 п. 0000005379 00000 н. 0000005541 00000 н. 0000005827 00000 н. 0000006570 00000 н. 0000010887 00000 п. 0000011241 00000 п. 0000011625 00000 п. 0000019881 00000 п. 0000020010 00000 н. 0000021179 00000 п. 0000021450 00000 п. 0000021617 00000 п. 0000022196 00000 п. 0000023053 00000 п. 0000023761 00000 п. 0000023821 00000 п. 0000024153 00000 п. 0000030521 00000 п. 0000030974 00000 п. 0000031011 00000 п. 0000031482 00000 п. 0000031536 00000 п. 0000031940 00000 п. 0000032528 00000 п. 0000032959 00000 п. 0000033283 00000 п. 0000033503 00000 п. 0000034355 00000 п. 0000035265 00000 п. 0000035320 00000 п. 0000035487 00000 п. 0000036367 00000 п. 0000036854 00000 п. 0000037139 00000 п. 0000037370 00000 п. 0000037650 00000 п. 0000044223 00000 п. 0000044678 00000 н. 0000045069 00000 п. 0000045995 00000 п. 0000046216 00000 п. 0000046681 00000 п. 0000047318 00000 п. 0000049189 00000 п. 0000049549 00000 п. 0000049916 00000 н. 0000049970 00000 н. 0000050528 00000 п. 0000050725 00000 п. 0000051010 00000 п. 0000053265 00000 п. 0000053612 00000 п. 0000053998 00000 п. 0000054175 00000 п. 0000059371 00000 п. 0000059696 00000 п. 0000060052 00000 п. 0000060238 00000 п. 0000063830 00000 п. 0000064228 00000 н. 0000065246 00000 п. 0000065410 00000 п. 0000065643 00000 п. 0000066257 00000 п. 0000066734 00000 п. 0000067048 00000 п. 0000067220 00000 п. 0000069880 00000 п. 0000070179 00000 п. 0000070552 00000 п. 0000071240 00000 п. 0000071998 00000 п. 0000072941 00000 п. 0000078358 00000 п. 0000078753 00000 п. 0000079296 00000 п. 0000079967 00000 н. 0000080111 00000 п. 0000080408 00000 п. 0000080823 00000 п. 0000081660 00000 п. 0000082257 00000 п. 0000084950 00000 п. 0000085025 00000 п. 0000085706 00000 п. 0000085930 00000 п. 0000086227 00000 п. 0000086291 00000 п. 0000086720 00000 н. 0000086938 00000 п. 0000087435 00000 п. 0000087665 00000 п. 0000002396 00000 н. трейлер ] / Назад 725501 >> startxref 0 %% EOF 719 0 объект > поток h ެ UmLZW> «\ BADCδ4 uS ~ v ڰ, KeKK & [6 + 654] Gu ُ YeVc ٛ {yy ==

GWASinlps: немокальный априорный итеративный инструмент отбора SNP для полногеномных ассоциативных исследований | Биоинформатика

Аннотация

Мотивация

Множественный маркерный анализ данных полногеномного исследования ассоциации (GWAS) привлек большое внимание в последние годы.Однако из-за сверхвысокой размерности данных GWAS такой анализ затруднен. Часто используемые штрафные методы регрессии часто приводят к большому количеству ложных срабатываний, тогда как байесовские методы очень дороги в вычислительном отношении. Стремясь решить эти проблемы одновременно, мы рассматриваем новый подход с использованием нелокальных априорных значений в рамках итеративного выбора переменных.

Результаты

Мы разрабатываем метод выбора переменных, названный, i теративный нелокальный априорный выбор s для GWAS, или GWASinlps, который объединяет в рамках итеративного выбора переменных вычислительную эффективность экрана. и выберите подход, основанный на некотором ассоциативном обучении и скупой количественной оценке неопределенности, обеспечиваемой использованием нелокальных априорных значений.Отличительной чертой нашего метода является внедрение стратегии « структурированный просмотр и выбор », которая рассматривает иерархический скрининг, который не только основан на ассоциациях ответ-предиктор, но также основан на ассоциациях ответ-ответ и объединяет выбор переменных в этой иерархии. . Обширные имитационные исследования с однонуклеотидными полиморфизмами, имеющими реалистичные неравновесные структуры сцепления, демонстрируют преимущества нашего вычислительно эффективного метода по сравнению с несколькими частотными и байесовскими методами выбора переменных с точки зрения истинно положительных результатов, частоты ложных открытий, среднеквадратичной ошибки и ошибки оценки размера эффекта. Кроме того, мы предоставляем эмпирический анализ мощности, полезный для дизайна исследования. Наконец, было рассмотрено реальное приложение данных GWAS с фенотипом роста человека.

1 Введение

Мы рассматриваем анализ данных полногеномного исследования ассоциации (GWAS) с использованием регрессии переменного отбора. Большинство частотных и байесовских методов отбора переменных, которые были применены к данным GWAS (Карбонетто и Стивенс, 2012; Чо и др. , 2010; Гуан и Стивенс, 2011; Хе и Лин, 2011; Ли и др., 2011 г .; Wu et al. , 2009), теоретически или в реализации, или в обоих случаях, имеют привилегию обрабатывать только данные средней и высокой размерности. Поскольку данные GWAS имеют сверхвысокую размерность, анализ GWAS с использованием таких методов может быть статистически неприемлемым, часто приводя к большому количеству ложных срабатываний, или, особенно, для байесовских методов, вычислительно довольно дорогостоящим, если не невозможным. В этой статье представлен новый байесовский метод, который направлен на решение вышеуказанных проблем, обеспечивая эффективный и экономичный выбор переменных для GWAS.

GWAS — это исследование генетических вариантов, обычно однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), в полных геномах разных людей. Количество SNP, измеряемых в GWAS, может варьироваться от тысяч до миллионов и намного превышает размер выборки. В этой работе под «многомерными данными» мы обычно подразумеваем данные, в которых количество независимых переменных, p , на один или несколько порядков больше, чем количество выборок, n , и под «сверхвысоким- размерные данные »мы специально ссылаемся на случаи, когда порядок p больше, чем порядок полинома в n , т.е.е. p> O (nc) ⁠. В данных GWAS количество SNP p часто> O (nc) и даже O (cn) ⁠, то есть экспоненциальный порядок в n . На сегодняшний день наиболее распространенным подходом к анализу данных GWAS является анализ одного маркера, при котором отдельные SNP тестируются на ассоциацию с фенотипом независимо от других SNP (Zeng et al. , 2015). Однако такой «анализ единственного SNP» часто страдает от низкой ответственности за общую предполагаемую наследуемость (проблема «отсутствующей наследуемости»), низкой мощности обнаружения для индивидуальных размеров эффекта, большого количества ложноположительных результатов и очень консервативных поправок Бонферрони для множественного сравнения (Gao ). и другие., 2010 г .; Manolio et al. , 2009 г .; Stringer et al. , 2011). В отличие от анализа одного SNP, подход к одновременному анализу нескольких SNP или SNP в масштабе всего генома в последние годы привлек большое внимание, потому что: (i) SNP могут коррелировать между собой, (ii) некоторые причинные SNP могут влиять на фенотип, не незначительно, а только в присутствии некоторых других SNP и (iii) некоторые не причинные SNP могут незначительно влиять на фенотип, но не тогда, когда в модели присутствуют некоторые другие SNP (Visscher et al., 2012 г.). Однако из-за сверхвысокой размерности данных GWAS и более высокой вероятности обнаружения коррелированных предикторов совместный анализ ассоциаций нескольких SNP является сложной задачей. Возможные способы обработки нескольких SNP включают анализ набора SNP (Wu et al. , 2010, 2011) и уменьшение размеров посредством выбора переменных, последний из которых является нашим текущим фокусом.

Наиболее распространенным подходом к выполнению множественного регрессионного анализа SNP данных GWAS является использование некоторой формы метода штрафной регрессии.Как правило, эти методы добавляют штрафной член к функции стоимости, заставляя определенные размеры эффекта быть установленными как ноль и, следовательно, обеспечивают выбор SNP. Для анализа данных GWAS использовались различные методы частотной штрафной регрессии, такие как Ridge (Whittaker et al. , 2000), LASSO (Wu et al. , 2009), Elastic Net (Cho et al. , 2010) и адаптивного LASSO (Sampson и др. , 2013). Кроме того, для выбора переменных сверхвысокой размерности Fan and Lv (2008) предложили итерационный метод ISIS, который использует двухэтапный подход к выбору: сначала выявляется низкоразмерное подмножество всех предикторов с использованием некоторого критерия ассоциации с ответом. , называется этапом отбора, а затем выбирается из этого проверенного набора предикторов с помощью некоторого метода регуляризованной регрессии, называемого этапом выбора.

В байесовской структуре доступные методы мульти-SNP-анализа включают, помимо прочего, байесовский LASSO (Li et al. , 2011), полностью байесовскую регрессию выбора переменных с выводом на основе метода Монте-Карло (MCMC) цепи Маркова. (Guan and Stephens, 2011), байесовская регрессия выбора переменных с вариационным выводом (Carbonetto and Stephens, 2012), эволюционный стохастический поиск (Bottolo and Richardson, 2010; Bottolo et al. , 2013) и эффективное байесовское линейное смешанное моделирование (Zhou et al., 2013). Все вышеперечисленные байесовские методы основаны на традиционно используемых «местных» априорных значениях, в отличие от которых нелокальные априорные значения недавно были предложены в литературе (Johnson and Rossell, 2010). В задаче выбора переменной (SNP) нулевое значение параметра (размер эффекта SNP), связанного с предиктором, обычно равно нулю, что означает, что если оценочное значение параметра отклоняется от нулевого значения, предиктор включается в модель. В этом контексте нелокальный априор для параметра — это априор, который имеет нулевую плотность при нулевом значении параметра, тогда как локальные априорные элементы имеют положительную плотность при нулевом значении.Хорошо известно, что нелокальные априорные значения обеспечивают экономный выбор переменных, что снижает количество ложноположительных результатов (Johnson and Rossell, 2012). Следовательно, их использование является многообещающим для анализа данных GWAS. Недавно Chekouo et al. (2016) использовали нелокальные априорные значения при моделировании данных визуализации генетических данных с низкой размерностью. Однако прямая реализация нелокальных априорных значений для многомерных данных GWAS является сложной с вычислительной точки зрения. Насколько нам известно, не было предпринято никаких попыток приспособить использование нелокальных априорных значений для анализа данных GWAS, за исключением недавней работы Nikooienejad et al. (2016), который разработал метод нелокальной априорной выборки переменных для многомерных геномных исследований с бинарными фенотипами.

В этой статье мы предлагаем новый метод выбора многомерных переменных для непрерывных фенотипов, который является вычислительно эффективным и обеспечивает экономный выбор переменных, что делает его желательным методом для анализа данных GWAS. В частности, в нашем подходе есть две новинки:

• . Мы предлагаем итеративную схему выбора переменных, в которой в каждой итерации выбор переменных вложен в структуру «структурированного скрининга».Другими словами, наш метод рассматривает итеративную «структурированную стратегию выбора и выбора» для выбора переменных.

• Мы рассматриваем возможность использования нелокальных априорных точек в рамках вышеупомянутой структурированной системы отбора и отбора для анализа данных GWAS с непрерывными фенотипами.

Предлагаемая итеративная структурированная стратегия «экран-и-выбор» имеет два интуитивных преимущества: во-первых, в отличие от выбора всех SNP за один шаг, она разбивает задачу выбора на небольшие части, что делает применимы методы малых или умеренно больших размеров. внутри каждого фрагмента, и, во-вторых, он выполняет иерархический скрининг путем наложения структуры, которая определяется шаблоном зависимости в данных.С другой стороны, для линейных моделей, особенно нелокальные процедуры, основанные на априоре, достигают согласованности выбора модели для p≤O (n) ⁠, в то время как процедуры, основанные на локальных априорных условиях, не обладают такой согласованностью, и процедуры выбора частотной модели, включая штрафные санкции. Показано, что методы, основанные на правдоподобии, обладают такой согласованностью, когда p фиксировано априори или p≤O (n1 / 3) (Johnson and Rossell, 2012). Следовательно, использование нелокальных априорных значений для выбора переменных в рамках нашей структуры структурированного экрана и выбора является привлекательным выбором.Поскольку реализация нелокального априорного выбора переменных для линейных моделей с малой и средней размерностью является быстрой и наделена вышеуказанными преимуществами, наш метод может обеспечить эффективный и экономичный выбор переменных для GWAS с непрерывными фенотипами. Мы называем наш метод i теративным нелокальным предварительным выбором s для GWAS или GWASinlps, который описывается в следующем разделе.

2 Материалы и методы

2.1 Фенотип модель

Рассмотрим n субъектов, каждый из которых имеет значения генотипа для p SNP. Предположим, что yn × 1 = (y1, y2,…, yn) — это вектор непрерывных фенотипов (таких как рост, вес, артериальное давление), а Xn × p — это матрица значений генотипов, в дальнейшем называемая матрицей генотипов, с i -я строка x _i , соответствующая предмету i . Значение генотипа для субъекта i и SNP j — это номер определенного референсного аллеля (чаще всего минорного аллеля) SNP j , присутствующего у субъекта i .Мы рассматриваем двуаллельные SNP и аддитивную генетическую модель. Следовательно, значения генотипа равны 0, 1 или 2. Предположим, что βp × 1 = (β1, β2,…, βp) обозначает вектор регрессии величин эффекта SNP.

В контексте выбора переменной (или модели) набор SNP определяет модель. С SNP p у нас может быть 2 ^p различных моделей. Проиндексируем модель по k = {k1, k2,…, kj} ⁠, где 1≤k1 k , а xik обозначает i -ю строку Xk⁠. С этими обозначениями для модели k мы предполагаем, что i -й ответ y _i возникает из общей линейной модели, заданной формулой где ϵi, i = 1,…, n⁠, идентичны и независимо распределенные нормальные ошибки со средним 0 и неизвестной дисперсией σϵ2⁠. Обратите внимание: если есть другие доступные ковариаты (такие как возраст, пол, основные компоненты), которые могут рассматриваться как смешивающие переменные, они также могут быть включены в матрицу Xk. Альтернативно, можно скорректировать вектор фенотипа и векторы индивидуального генотипа SNP для этих искажающих факторов путем обновления этих векторов остатками от одномерной регрессии с вмешивающимися факторами в качестве предикторов (Price et al. , 2006). Для визуальной простоты мы не используем здесь явных обозначений вмешивающихся факторов.

2.2 Нелокальные априорные значения для размеров эффекта SNP

Для вектора эффектов SNP βk⁠, в отличие от традиционно используемых локальных априорных значений, мы рассматриваем нелокальный априор (Johnson and Rossell, 2010), который сходится к нулю, когда размер эффекта стремится к своему нулевому значению, которое обычно равно 0. в контексте выбора переменных.В этой работе мы исследуем два варианта нелокального априорного значения для размеров эффекта — предшествующий момент продукта (pMOM Prior) и обратный момент предшествующего продукта (piMOM Prior; Johnson and Rossell, 2012). Для модели k в дальнейшем обозначим ненулевые элементы βk через (β1k, β2k,…, β | k | k) ⁠, где | k | — количество SNP, включенных в модель k .

В качестве первого выбора для ненулевых компонентов βk мы предполагаем априорную pMOM, которая является произведением априорных значений индивидуального момента (MOM) на этих ненулевых компонентах, и может быть выражена как

π (βk | r, τ, σ2) = M | k | −1 (τσ2) — | k | 2 − r | k | ∏k = 1 | k | βik2r exp [−∑k = 1 | k | βi | k | 22τσ2],

(2) где M | k | = (2π) — | k | / 2 ((2r − 1) !!) | k | ⁠, где (2r − 1) !! = ∏j = 1r (2j − 1) ⁠, — маргинальная константа, не зависящая от τ и r , r = 1,2,… — порядок априорного значения, τ > 0 — параметр масштаба и σ2 = σϵ2⁠.В качестве второго варианта для ненулевых компонентов βk мы предполагаем априор piMOM, который является произведением априорных значений индивидуального обратного момента (iMOM) на этих ненулевых компонентах и ​​может быть выражен как

π (βk | ν, τ, σ2) = (τσ2) ν | k | 2 (Γ (ν2)) | k | ∏k = 1 | k || βik | — (ν + 1) exp [−∑k = 1 | k | τσ2βi | k | 2],

(3) где ν> 0 и τ> 0 — это, соответственно, форма и параметры масштаба априорной модели, а σ ² определяется так же, как для априорной модели pMOM.

На рис. 1 изображены кривые плотности априоров MOM ( r = 1, τ = 1) и iMOM (ν = 1, τ = 1) сплошными красными и синими линиями соответственно.Построение предшествующей модели MOM основано на нормальной плотности (красная пунктирная линия), тогда как предварительная модель iMOM функционально связана с обратной гамма-плотностью (синяя пунктирная линия). Следовательно, предыдущая версия MOM имеет хвостовое поведение, аналогичное нормальному распределению, тогда как предыдущая версия iMOM имеет более тяжелые хвосты. С другой стороны, в окрестности нуля предварительная версия iMOM довольно быстро исчезает по сравнению с предыдущей версией MOM. Интуитивно это подразумевает: (i) если стандартизованный размер эффекта велик, предварительная версия iMOM, благодаря наличию более тяжелых хвостов, обеспечивает большую поддержку для ее обнаружения и объективной оценки, тогда как предыдущая модель MOM может чрезмерно сжиматься, что приводит к смещению; (ii) если стандартизованный размер эффекта невелик (но не равен нулю), предварительная версия MOM обеспечивает лучшую поддержку для ее обнаружения и объективной оценки, тогда как предварительная версия iMOM может привести к смещению из-за чрезмерного сжатия. Из-за этого компромисса полезность выбора нелокального априорного значения будет зависеть от характера распределения размера эффекта рассматриваемых данных.

Рис. 1.

MOM Prior ( r = 1, τ = 1) и iMOM Prior (ν = 1, τ = 1) сплошными линиями; N (0, 1) и Inv-Gamma (1, 1) пунктирными линиями

Рис. 1.

MOM Prior ( r = 1, τ = 1) и iMOM Prior (ν = 1, τ = 1) сплошными линиями; N (0, 1) и распределения Inv-Gamma (1, 1) пунктирными линиями

Обратите внимание, что в выражениях априорных значений для размеров эффекта, если только один компонент вектора размера эффекта βk равен нулю , плотность π (βk) равна нулю.Это критически важная особенность априорных значений pMOM и piMOM, которая при выборе переменных накладывает сильные штрафы на вектор регрессии по крайней мере с одним компонентом 0, что способствует последовательной идентификации причинных SNP (Johnson and Rossell, 2012) и для коэффициента оценка, сильное зависящее от данных сокращение размеров эффекта (Rossell and Telesca, 2017). Следуя Джонсону и Росселлу (2012), мы предполагаем обратную гамму (0,01, 0,01) априорности для σϵ2⁠ и бета-биномиальную априорность для модельного пространства, задаваемую формулой π (k | γ) = γ | k | (1 − γ) p− | k |, причем γ∼beta (1,1) ⁠.

2.2.1 Выбор гиперпараметров

Для простоты мы установили r = 1 для pMOM Prior и ν = 1 для piMOM Prior. Фактически, для r ≥ 2 предварительный MOM становится значительно пиковым по обе стороны от нуля с последующим быстрым падением до нуля, в то время как поведение хвоста остается аналогичным. Следовательно, рассмотрение r > 1 может привести к увеличению смещения. Другой гиперпараметр τ для обоих априорных значений контролирует, насколько дисперсия априорного значения составляет около 0.Чем больше τ, тем больше разброс априорных значений по пространству параметров, поэтому рекомендуется использовать относительно большие значения параметра. Однако меньшее значение τ с большей вероятностью обнаружит влияние меньших значений параметра. Поскольку размеры эффекта GWAS, как правило, очень малы, в этой работе мы оцениваем τ так, что нелокальный априор присваивает вероятность 0,01 событию того, что стандартизованный размер эффекта попадет в интервал (–0,05, 0,05). Такие оценки τ для априорных значений MOM и iMOM равны 0.022 и 0,008 соответственно (Johnson, Rossell, 2010).

2.3 Метод GWASinlps

Метод GWASinlps разработан для итеративного пошагового выбора SNP. Учитывая исходный список SNP, S , матрицу генотипов X и вектор фенотипа y , процедура начинается на итерации 1 с определения тех k ₀ SNP, которые имеют наивысший ранг в связи с фенотипом. . Мы называем эти k ₀ SNP ведущими SNP итерации.Абсолютное значение коэффициента корреляции Пирсона между SNP и фенотипом рассматривается как мера ассоциации. Меры ассоциации вычисляются на основе попарно полных точек данных. Предположим, что S1, S2,…, Sk0 обозначают k ₀ ведущих SNP, которые определяются ранжированием ассоциации.

Для каждого ведущего SNP Sj, j = 1,…, k0⁠, независимо от других, мы определяем все те SNP (включая S _j ), которые имеют абсолютные коэффициенты корреляции с S _j больше чем или равно r _xx , где r _xx ∈ (0, 1) — заданный порог.Концептуально это сводится к определению всех тех SNP, которые находятся в LD с S _j с силой не менее r _xx . Обозначим через Sj = (Sj1, Sj2,…, Sjlj) множество всех таких SNP. Мы называем Sj, j = 1,2,…, k0⁠, ведущие наборы итерации. Определение ведущих SNP и последующее определение ведущих наборов вместе составляют процедуру «структурированного скрининга», которая представляет собой новаторский подход в литературе по выбору переменных, основанный на стратегии «скрининга и выбери» и имеющий важные последствия для наш метод GWASinlps, как описано в разделе «Обсуждение».

Для каждого ведущего набора Sj, j = 1,…, k0⁠, мы выполняем нелокальный априорный выбор байесовских переменных только с SNP, включенными в S _j (Johnson and Rossell, 2012). Выбор байесовской переменной основан на модели фенотипа, указанной в уравнении (1), нелокальном предшествующем значении для размеров эффекта SNP, заданном в уравнении (2) или уравнении (3), и заданном предшествующем пространстве модели. В частности, выбор переменной достигается путем создания симуляций MCMC из апостериорного распределения в пространстве модели, определения модели с самой высокой частотой появления среди симуляций как HPPM и последующего выбора SNP, включенных в HPPM.Предположим, что Sjsel — это набор выбранных SNP из ведущего набора Sj⁠.

Определите S (1) = ∪j = 1k0Sj как набор всех SNP из всех ведущих наборов S _j s и S (1) sel = ∪j = 1k0Sjsel как набор всех выбранных SNP из все S _j s. Мы рассматриваем S (1) sel как набор SNP, выбранных на итерации 1. SNP в S (1) удаляются из начального списка SNP. Кроме того, вектор ответа y обновляется остатками множественной регрессии y на SNP в S (1) sel⁠.

С обновленным списком SNP и обновленным вектором ответа из итерации 1 итерация 2 выполняется так же, как указано выше. При условии, что обновленный список SNP содержит по меньшей мере один SNP, процедура может продолжать выбор SNP посредством последовательных итераций до тех пор, пока не будет достигнуто заранее определенное количество m выбранных SNP и m не определит критерий остановки. На любой итерации i , если S (i) sel пуст, мы удаляем SNP в S (i) из S , пропускаем оставшуюся часть i -й итерации и переходим к ( i + 1) -я итерация.Максимально допустимое количество таких пропусков, обозначенное как n _skip , определяет другой критерий остановки GWASinlps.

Вместе со всеми ограничениями процедура GWASinlps описана в алгоритме 1. Одной из важных особенностей GWASinlps является то, что в рамках итерации SNP, который коррелирует с несколькими ведущими SNP, имеет возможность быть выбранным из нескольких нелокальных, основанных на предварительном порядке. MCMC работает с несколькими ведущими наборами. Таким образом, даже если SNP не выбран из одного ведущего набора, он вполне может быть выбран из другого ведущего набора.Однако, если SNP, присутствующий в одном или нескольких ведущих наборах, вообще не выбран в текущей итерации, этот SNP удаляется из последующих итераций. Таким образом, GWASinlps обеспечивает элегантный компромисс между двумя крайностями: немедленное отбрасывание SNP, если он не выбран в одном случае, с одной стороны, и предоставление SNP неограниченного рассмотрения для выбора, с другой. Рекомендуется использовать вмененные данные в качестве входных данных в процедуре GWASinlps, поскольку для выбора нелокальной априорной байесовской переменной требуется полностью доступная матрица плана.

Алгоритм 1

Требуется: S, X, y, family, k, rxx, m, nskip

1: i ← 0, skip ← 0, Ssel ← []

2: при card (Ssel) и card (S)> 0 и skip do

3: i ← i + 1

4: S1, S2,…, Sk0 ← (ведущие SNP) Top k ₀ SNP в S с наивысшей абсолютной корреляцией, | cor (⁠X [‘Sj’], y⁠) | ⁠, с y

5: для j = 1 до k ₀ до

6: Sj ← (Sj1, Sj2,…, Sjlj) ← (Ведущий набор) Все SNP с абсолютной корреляцией ≥rxx с S _j

7: Sjsel ← SNP в HPPM, полученные от non -local, основанный на предварительном выборе переменной в пределах S _j

8: конец для

9: S (i) ← ∪j = 1k0Sj, S (i) sel ← ∪j = 1k0Sjsel

10 : если S (i) sel не пусто , то

11: Ssel ← [Ssel, S (i ) sel]

12: y ← Остатки от множественной регрессии y на SNP в S (i) sel

13: else

14: пропустить ← пропустить + 1

15: конец if

16: S ← S ∖ S (i)

17: i ← i + 1

18: конец, а

19: возврат Ssel

2. 3.1 Выбор параметров настройки GWASinlps

GWASinlps имеет несколько параметров настройки, а именно: k ₀ , r _xx , m , n _skip , которые следует выбирать с учетом предварительных знаний о наборе данных и / или необходимости экспериментатора. Что касается k ₀ , установка низкого значения будет поддерживать низкое количество ведущих наборов, и, следовательно, некоторые причинные SNP, которые влияют на фенотип лучше только в присутствии некоторых других SNP, могут не быть выбраны, но такая установка защитит от ложных положительные.Однако, если набор данных содержит только несколько SNP с высокой степенью ассоциации с фенотипом, если их эффекты не будут удалены, другие причинные SNP могут не быть выбраны, и в этом случае выбор большого размера k ₀ может просто увеличить вычислительные затраты. время без какого-либо выигрыша в обнаружении.

Интуитивно понятный выбор r _xx составляет 0,5. Однако в литературе по генетике для набора данных GWAS с сокращением LD корреляция между SNP, равная 0,2, часто может считаться достаточно высокой, особенно если SNP принадлежат одной и той же хромосоме.Следовательно, разумный выбор r _xx должен зависеть от конкретных потребностей приложения и фона. Однако для набора данных GWAS, который не был сокращен LD, ведущие наборы, как правило, будут намного больше по размеру, и оценка HPPM будет требовать вычислительных затрат без особой выгоды. Следовательно, для необрезанных наборов данных рекомендуется более высокое значение r _xx .

Мы можем позволить процедуре GWASinlps продолжать работу до тех пор, пока не останется ни один SNP, который станет ведущим SNP.В качестве альтернативы, учитывая ограничения в виде м и / или n _{пропуск} , точка остановки определяется тем ограничением, которое оспаривается первым. Здесь мы произвольно устанавливаем n _skip = 3 и m = 500, большое число.

2.3.2 Прогноз

После выбора SNP на основе GWASinlps выбранные SNP могут использоваться в модели оценки для выполнения оценки размера эффекта и прогнозирования фенотипа.Для приложений в исследованиях смоделированных и реальных данных, обсуждаемых ниже, мы используем нелокальную модель априорной оценки (Rossell and Telesca, 2017), которая рассматривает полную модель, регрессирующую фенотип на всех выбранных GWASinlps SNP, и генерирует выборки из апостериорное распределение величин эффекта SNP. Величина эффекта SNP оценивается с использованием среднего значения этих апостериорных выборок. Наконец, предсказанные значения фенотипа получают с использованием этих оценок величины эффекта в уравнении (1).

2.4 Имитационные исследования

Чтобы продемонстрировать производительность, гибкость и преимущества метода GWASinlps, мы проводим обширное имитационное исследование с SNP, имеющим реалистичную структуру LD. Мы делим все моделирование на два набора: Моделирование 1, используемое для сравнения методов, и Моделирование 2, используемое для выполнения анализа мощности.

2.4.1 Смоделированные данные для сравнения методов (моделирование 1)

В модели 1 для сравнения методов мы рассмотрели анализ смоделированных данных с генотипами SNP, имеющими структуру LD, напоминающую структуру реальных генотипированных SNP.Мы варьировали как количество SNP p , так и количество выборок n , а также для каждой комбинации p и n независимо сгенерированные наборы данных. В частности, мы рассмотрели три разных значения для p и n . Соответствующие матрицы генотипов были созданы с использованием HAPGEN2 (Su et al. , 2011) следующим образом. Из SNP, присутствующих в p-плече хромосомы 1, мы построили три набора: SNP, принадлежащие области 3 (1–84 400 000 пар оснований), регионам 2 и 3 (1–106 700 000 пар оснований) и областям 1, 2 и 3 ( 1–123 400 000 п. н.).В каждом наборе мы сохранили только те SNP, которые включены в файлы легенд поэтапных гаплотипов из версии 2 HapMap 3 (см. Дополнительные материалы в Интернете). Затем, используя SNP каждого набора в HAPGEN2, для трех различных размеров выборки 2000, 3000 и 5000, мы сгенерировали матрицы генотипов, имеющие такую ​​же структуру LD, что и гаплотипы хромосомы 1, представленные в контрольной панели CEU + TSI, и аналогичные показатели мелкомасштабной рекомбинации. как на генетической карте хромосомы 1. Сгенерированные матрицы генотипов были случайным образом отсечены с использованием эталонной матрицы LD из ~ 9 миллионов SNP и порога r ² = 0.8 (Ван и др. , 2016). Регулярный контроль качества проводился с использованием порога частоты минорного аллеля 0,01 (MAF). Дублирующиеся столбцы SNP и постоянные столбцы SNP были удалены. После вышеуказанных шагов количество SNP в трех наборах составило приблизительно 10 000, 15 000 и 20 000, которые представляют собой три различных значения p , рассматриваемых для анализа. Для каждого набора SNP мы случайным образом выбрали 20 SNP в качестве причинных SNP. Для причинных SNP стандартизованные размеры эффекта были независимо получены из распределения N (0, 1).Для остальных SNP величина эффекта была установлена ​​равной нулю. Чтобы получить данные фенотипа, мы рассмотрели пять значений наследуемости 0,1, 0,2, 0,3, 0,4 и 0,5. Считалось, что объясненная фенотипическая дисперсия (PVE) отражает наследуемость. Таким образом, для данной наследуемости h ² фенотипы были сгенерированы путем добавления к Xβ⁠ независимого N (0, SD = η) шума, где η было определено таким образом, что h3 = var (Xβ) / ( var (Xβ) + η). Для каждой комбинации p и n мы моделировали 100 независимых повторов.

2.4.2 Смоделированные данные для анализа мощности (моделирование 2)

В моделировании 2, чтобы провести анализ мощности для нашего метода GWASinlps, мы, как и раньше, рассматривали смоделированные генотипы SNP с реалистичной структурой LD. Матрица генотипа была создана с использованием HAPGEN2 (Su et al. , 2011) следующим образом. Мы выбрали все SNP хромосомы 21, содержащиеся в файлах легенд поэтапных гаплотипов из версии 2 HapMap 3 (см. Моделирование 1).Количество выбранных SNP составило 19 306. Мы рассмотрели 19 различных размеров выборки в диапазоне от n = 1000 до n = 10000, увеличиваясь на 500. Для каждого размера выборки, используя выбранные SNP в HAPGEN2, мы сгенерировали матрицу генотипов, имеющую аналогичная структура LD, как у гаплотипов хромосомы 21, представленных в контрольной панели CEU + TSI, и аналогичные скорости мелкомасштабной рекомбинации, как на генетической карте хромосомы 21. Аналогично моделированию 1 сгенерированные матрицы генотипов были случайным образом обрезаны, подвергнуты регулярной MAF исправлено и исправлено для повторяющихся и постоянных столбцов SNP.После описанных выше шагов в матрицах генотипов всех размеров выборки осталось ~ 8000 SNP. Из SNP, общих для всех матриц генотипов, мы случайным образом выбрали 25 SNP в качестве причинных SNP. Для причинных SNP стандартизованные размеры эффекта были независимо получены из распределения N (0, 1). Для остальных SNP величина эффекта была установлена ​​равной нулю. Для получения данных фенотипа мы рассмотрели три значения наследуемости 0,05, 0,1 и 0,15. Представляя наследуемость с помощью PVE, для данной наследуемости h ² фенотипы были созданы путем добавления к Xβ⁠ независимого шума N (0, SD = η), где η определяли так же, как в моделировании 1.Для каждой комбинации p и n моделировали 100 независимых повторов.

2,5 Тематически организованные данные о психозах

Мы применили наш метод GWASinlps для анализа реального набора данных, полученного в ходе исследования норвежского тематического организованного психоза (TOP) в Университете Осло и университетской больнице Осло (см. Дополнительные материалы в Интернете). Набор данных содержит данные условного генотипа из трех разных партий для контрольной группы и пациентов с диагнозом тяжелого психического заболевания. Поскольку недавние исследования показали, что рост человека в значительной степени полигенен по своей природе (Yang et al. , 2010), мы рассматривали рост как фенотип в нашем анализе. Данные генотипа из нескольких разных партий были объединены, и объединенные данные прошли регулярный контроль качества, в результате чего SNP с MAF менее 0,01 были удалены и обрезка на основе LD с порогом r ² = 0,8 (см. Моделирование 1) . Кроме того, если присутствовали повторяющиеся столбцы SNP, оставался только один, а все одинаковые столбцы SNP удалялись.Число сохраненных SNP составляло ~ 55 000. Мы скорректировали значения роста и генотипов SNP для пола, обновив их остатками от одномерной регрессии по полу.

2.6 Реализация и масштабируемость

Мы реализовали наш метод GWASinlps в языке программирования R (R Core Team, 2016). Мы использовали следующие пакеты R: mombf (Rossell и др. , 2016) для нелокальных априорных вычислений, glmnet (Friedman и др. , 2010) для регуляризованного регрессионного анализа и снегопад (Knaus, 2015) для параллельного программирования. для облегчения вычислений.Программное обеспечение pi-MASS использовалось для проведения анализа Гуана и Стивенса (2011). Все параллельные вычисления были выполнены с использованием среды Extreme Science and Engineering Discovery Environment, при поддержке гранта Национального научного фонда номер ACI-1053575 (Towns et al. , 2014). Программное обеспечение для генетического моделирования HAPGEN2 (Su et al. , 2011) использовалось для моделирования матриц генотипов. LD-обрезку выполняли с использованием коммерческого программного пакета MATLAB (MATLAB, 2016). Мы написали пакет R, реализующий наш метод, и сделали его свободно доступным.

Что касается масштабируемости и скорости, GWASinlps разбивает всю проблему выбора на небольшие части с помощью структурированного скрининга, который должен вычислять только коэффициенты корреляции Пирсона между переменными. В каждом небольшом фрагменте выбор байесовской переменной представляет собой проблему от низкой до умеренно высокой размерности (⁠p≤O (n log (n)) ⁠). Поскольку вычисление корреляции Пирсона имеет сложность O (n) и очень быстро с использованием R (и большинства других стандартных программ), с правильным выбором параметров настройки k ₀ и r _xx , обрабатывая сверхвысокие размеры data является вычислительно эффективным для нашего метода по сравнению с соответствующими существующими методами и не представляет каких-либо сложных проблем.

3 Результаты

В этом разделе мы представляем результаты анализа смоделированных и реальных данных. Статистические данные, которые мы использовали для оценки выбора и прогнозирования переменных: (i) частота истинных положительных результатов (TPR) или чувствительность (количество выбранных причинных SNP, деленное на количество причинных SNP), (ii) частота ложных обнаружений ( FDR; количество выбранных беспричинных SNP, деленное на количество выбранных SNP), (iii) среднеквадратичная ошибка (MSE) прогнозирования, (iv) l ₂ ошибка оценки размеров эффекта (⁠β- ошибка) и (v) относительный прогнозируемый выигрыш (RPG; Guan and Stephens, 2011), который представляет собой безразмерное число, которое измеряет, какая часть извлекаемого сигнала, присутствующего в данных, была обнаружена методом и определяется как

RPG = MSE с использованием только MSE перехвата с использованием оцененных величин эффекта MSE с использованием только MSE перехвата с использованием истинных размеров эффекта.

Таким образом, если PVE (наследуемость) фенотипа составляет 0,1, то RPG 0,6 для метода указывает, что метод может извлечь 60% этого PVE из данных, то есть метод может объяснить 6% общей дисперсии значений фенотипа.

3.1 Результаты анализа моделирования 1

В анализе Simulation 1 мы сравниваем наш метод GWASinlps с частотными методами LASSO (Tibshirani, 1996) и эластичной сеткой (Zou and Hastie, 2005) и байесовским методом pi-MASS (Guan and Stephens, 2011).Кроме того, мы сравниваем результаты GWASinlps с результатами, полученными с использованием Zellner g -prior (Zellner, 1986) в рамках нашей структурированной структуры «экран и выбор» вместо нелокальной априорной, в дальнейшем называемой igps.

Мы проанализировали наборы данных Simulation 1 с помощью GWASinlps (⁠k0 = 1, rxx = 0,2⁠) с априорными pMOM и piMOM, а также с использованием igps (⁠k0 = 1, rxx = 0,2⁠) с часто используемым параметром g = n , LASSO и Elastic Net с параметром настройки α = 0,75, 0. 5, 0,25 и пи-МАСС. Для LASSO и Elastic Net были рассмотрены два наиболее часто используемых варианта настройки параметра λ: значение λ, которое дает минимальную среднюю перекрестно подтвержденную ошибку, в дальнейшем называемую l.min, и наибольшее значение λ, такое, что ошибка находится в пределах 1 стандартной ошибки минимум, в дальнейшем называемый l.1se, оба в 10-кратной перекрестной проверке. Для анализа GWASinlps мы использовали 1800 итераций MCMC после 200 прожигов, тогда как для pi-MASS мы использовали 10 000 итераций после 1000 прожигов.

Мы усредняем результаты анализа Simulation 1 по рассматриваемым значениям наследуемости и далее представляем эти средние показатели.Для реальных данных GWAS n и p будут известны, но истинные h ² , как правило, не будут известны, поэтому имеет смысл сравнить характеристики метода, усредненные по неизвестной величине. Тем не менее, мы делаем индивидуальные оценки наследуемости доступными в дополнительных таблицах с S1 по 5. Мы суммируем результаты анализа моделирования 1 на рисунке 2, показывающем гистограммы TPR и FDR, и рисунке 3, показывающем гистограммы MSE и β-ошибки. Отметим, что ЛАССО с л.Настройка 1se работала лучше, чем настройка l.min во всех случаях. Итак, для ясности на этих рисунках мы показываем только результаты, основанные на l.1se. Оба рисунка состоят из девяти ячеек, расположенных в сетке три на три, с количеством SNP в строках и количеством выборок в столбцах. В частности, каждая ячейка на рисунке 2 показывает гистограммы TPR (более темным оттенком) и FDR (более светлым оттенком) для нескольких различных конкурирующих методов. С другой стороны, каждая ячейка на рисунке 3 показывает гистограммы MSE (в более плотных линиях) как процент от наивысшего наблюдаемого MSE во всех ( n , p ) комбинаций, а также гистограммы β-ошибки (в более разреженных линиях). как процент от наивысшей наблюдаемой β-ошибки во всех ( n , p ) комбинациях для всех конкурирующих методов. Из-за разницы в порядке MSE и β-ошибки были использованы процентные меры, чтобы избежать искажения графиков для представления. Фактические оценки ошибок приводятся в дополнительных таблицах S4 и S5.

Рис. 2.

Симуляция 1 штриховых графиков TPR и FDR выбора переменных для всех ( n , p ) комбинаций с использованием наших методов GWASinlps pMOM и piMOM, Zellner’s g -prior на нашем структурированном экране и -выбрать фреймворк, LASSO, Elastic Net с несколькими вариантами настройки параметра α и pi-MASS.Все результаты усредняются по рассматриваемым значениям наследуемости и 100 повторов

Рис. 2.

Моделирование 1 столбиковых графиков TPR и FDR выбора переменных для всех ( n , p ) комбинаций с использованием наших GWASinlps pMOM и piMOM методы, Zellner’s g -prior в рамках нашей структурированной структуры выбора экрана и выбора, LASSO, Elastic Net с несколькими вариантами настройки параметра α и pi-MASS. Все результаты усреднены по рассматриваемым значениям наследуемости и 100 повторов

.

Рис.3.

Моделирование 1 штриховых графиков MSE и l ₂ ошибка оценки размеров эффекта (⁠β-ошибка) для всех ( n , p ) комбинаций с использованием наших методов GWASinlps pMOM и piMOM, Zellner’s g -prior в рамках нашей структурированной структуры выбора экрана и выбора, LASSO, Elastic Net с несколькими вариантами настройки параметра α и pi-MASS. Все результаты усредняются по рассматриваемым значениям наследуемости и 100 повторам, а затем выражаются в процентах от наивысшего наблюдаемого значения соответствующей ошибки во всех ( n , p ) комбинациях

Рис.3.

Моделирование 1 штриховых графиков MSE и l ₂ ошибка оценки размеров эффекта (⁠β-ошибка) для всех ( n , p ) комбинаций с использованием наших методов GWASinlps pMOM и piMOM, Zellner’s g -prior в рамках нашей структурированной структуры выбора экрана и выбора, LASSO, Elastic Net с несколькими вариантами настройки параметра α и pi-MASS. Все результаты усредняются по рассматриваемым значениям наследуемости и 100 повторам, а затем выражаются в процентах от наивысшего наблюдаемого значения соответствующей ошибки во всех ( n , p ) комбинациях

. методы регрессии, GWASinlps предоставил (i) гораздо более низкий FDR с конкурирующим TPR равномерно по размеру выборки и количеству SNP, (ii) почти равный TPR для больших p , i.е. при наличии более высокой разреженности, что обычно в данных GWAS, и (iii) равномерно более низких MSE и β-ошибок по размеру выборки и количеству SNP. Кроме того, мы отмечаем, что с увеличением наследуемости GWASinlps приводил к уменьшению количества ложных открытий, тогда как методы регуляризованной регрессии в основном демонстрировали тенденцию к увеличению. С другой стороны, pi-MASS со сравнимым количеством итераций MCMC, как GWASinlps, выбрал слишком мало SNP и привел к худшим результатам по сравнению со всеми другими методами.Обратите внимание, что метод igps, использующий нашу структурированную структуру screen-and-select, также работает лучше, чем методы регуляризованной регрессии и pi-MASS. Это наглядно демонстрирует полезность и эффективность модели космического исследования предлагаемого нами структурированного подхода «экран и выбор». На рисунке 2 производительность igps вполне конкурентоспособна с GWASinlps. На рисунке 3 показано, в то время как igps обычно обеспечивает меньшую β-ошибку, GWASinlps обычно обеспечивает меньшую MSE, что интуитивно оправдано, поскольку нелокальные априорные факторы достигают согласованности выбора модели с p = O (n) (Johnson and Rossell, 2012).Кроме того, мы отмечаем, что GWASinlps с предварительным pMOM показал немного лучшую производительность, чем с предварительным piMOM в общем анализе. Следовательно, для моделирования 2 мы представляем только результаты на основе pMOM.

Что касается времени вычислений, то среднее время выполнения для набора данных с n = 2000, 3000, 5000 составляло соответственно около 0,6 минуты, 0,8 минуты и 1,1 минуты для предшествующей pMOM и 3,1 минуты, 4,5 минуты и 5,4 минуты для piMOM до и Среднее время выполнения для набора данных с p = 10 000, 15 000, 20 000 было соответственно около 0. 6 минут, 0,8 минуты и 1,1 минуты для pMOM до и 5,6, 3,1 и 4,3 минуты для piMOM до.

3.2 Результаты анализа Simulation 2

В анализе Simulation 2 мы выполняем анализ мощности для нашего метода GWASinlps, используя как (переменную) мощность выбора, так и мощность прогнозирования. Мы разделили каждый набор данных Simulation 2 на данные поезда и тестовые данные, выделив три четверти выборки для данных поезда. Мы проанализировали наборы данных поездов с помощью нашего метода GWASinlps на основе pMOM с k0 = 1 и r _xx = 0.2, которая является строгой настройкой, способствующей минимизации ложных срабатываний. Сила выбора переменных, или сила отбора, эмпирически определялась как TPR. Мощность предсказания оценивалась с помощью РПГ. Обе оценки были усреднены по 100 независимым повторам. Результаты анализа моделирования 2 представлены на рисунке 4, на котором показаны графики TPR, и на рисунке 5, где показаны графики RPG. Для всех рассматриваемых наследуемостей рисунок 4 показывает эволюцию силы отбора и соответствующее количество ложноположительных результатов по мере увеличения размера выборки.На рисунке 5 мы показываем эволюцию RPG для данных поезда и тестирования с увеличением размера выборки. Отметим, что для самой низкой рассматриваемой наследуемости 0,05, ниже размера выборки 3000, значения RPG показали нестабильные колебания из-за переобучения. Итак, для лучшего визуального представления на рисунке 5 мы усекли графики ниже n = 3000. Мы сделали все значения TPR, TNR, FDR и RPG Simulation 2 доступными в дополнительных таблицах S6 и S7.

Рис.4.

Моделирование 2 графика силы отбора и количества ложноположительных результатов для размера выборки от 2000 до 10 000 и трех рассматриваемых значений наследуемости ( h ² ) из анализа на основе pMOM GWASinlps. Все точки усредняются по 100 повторам

Рис. 4.

Моделирование 2 графика силы отбора и количества ложных срабатываний для размера выборки от 2000 до 10 000 и трех рассматриваемых значений наследуемости ( h ² ). из анализа на основе pMOM GWASinlps.Все точки усреднены по 100 повторам

Рис. 5.

Моделирование 2 графиков RPG для прогнозирования в обучающих и тестовых данных с использованием метода GWASinlps для размеров выборки 3000 и более и учитываемых значений наследуемости. Значения ниже n = 3000 нестабильны из-за переобучения и усечены для лучшего визуального представления.

Рис. 5.

Моделирование 2 графиков RPG для прогнозирования в поезде и тестовых данных с использованием метода GWASinlps для размеров выборки от 3000 и выше. считались ценностями наследуемости.Значения ниже n = 3000 нестабильны из-за переобучения и усечены для лучшего визуального представления

Из рисунка 4 мы отмечаем, что с увеличением размера выборки мощность отбора неуклонно возрастала, тогда как количество ложных срабатываний уменьшалось, как хотелось бы . На рисунке 5 график тестовых данных показывает, что с увеличением размера выборки наш метод может обнаруживать все больше и больше извлекаемого сигнала, присутствующего в данных. Оба рисунка хорошо демонстрируют последовательность нашего метода выбора переменных.

3.3 Анализ чувствительности для параметров настройки GWASinlps

Поскольку метод GWASinlps зависит от нескольких параметров настройки, мы выполняем анализ чувствительности. Если экспериментатор не желает получить самое большее определенное количество выбранных SNP, m устанавливается на высокое значение по умолчанию. Следовательно, для анализа чувствительности мы рассматриваем другие параметры настройки k ₀ , r _xx и n _skip .В качестве данных мы используем первые 30 повторов, соответствующих p = 10 000, n = 2000 и h ² = 0,5 из моделирования 1. Мы рассматриваем следующую сетку значений: k0∈ {1,2,3,4,5}, rxx∈ {0,2,0,35,0,5,0,75,0.9} и nskip∈ {1,2,3,4,5} ⁠, которые содержат конкретные значения параметров настройки используется в анализах моделирования 1 и 2. Мы анализируем наборы данных, используя метод GWASinlps pMOM, основанный на предварительных данных, с каждой комбинацией (k0, rxx, nskip) из приведенной выше сетки значений.

В качестве меры оценки чувствительности анализа к выбору параметров настройки мы рассматриваем MSE. MSE из анализа чувствительности представлены в дополнительной таблице S8. Обратите внимание, что более низкие значения k ₀ и r _xx будут больше защищать от ложных срабатываний и, следовательно, будут иметь тенденцию приводить к более редкому выбору SNP, тогда как более высокие значения k ₀ и r _xx будет иметь тенденцию давать более либеральный выбор SNP и, следовательно, автоматически приведет к более низким MSE.Однако из дополнительной таблицы S8 мы видим, что колебания MSE во всей рассматриваемой сетке параметров настройки довольно скромны. Диапазон всех MSE составляет (8,23, 9,15) со стандартным отклонением 0,27, что не очень велико для размера выборки n = 2000.

3.4 Результаты анализа данных TOP

Чтобы проанализировать реальный набор данных с помощью GWASinlps, мы рассмотрели 20 случайных разделов данных на обучающие и тестовые данные, выделив три четверти субъектов для обучающих данных.Для каждого деления GWASinlps (⁠k0 = 1, rxx = 0,2⁠) с предварительным pMOM применялся к соответствующим данным поезда, в результате чего получался набор выбранных SNP. Количество SNP, которые появились по крайней мере в половине (т. Е. 10) этих наборов SNP, равно 7, тогда как количество SNP, которые появились по крайней мере в одной четверти (т. Е. 5) этих наборов SNP, равно 26. MSE из последовательности и тестовые данные составляют соответственно 44,82 и 46,86 с использованием указанных выше 7 SNP и 40,24 и 50,98 с использованием указанных выше 26 SNP. В частности, с этими 7 SNP переобучения практически нет.Все вышеупомянутые 26 SNP вместе с их хромосомными положениями, частотой появления в вышеуказанных двадцати наборах, идентификаторами rs и генными символами приведены в дополнительной таблице S9. Кроме того, для каждого из 20 рассмотренных выше разделов мы также выполнили выбор переменных с помощью LASSO, Elastic Net и pi-MASS. Ни для одного из подразделений, использующих LASSO и Elastic Net, не было выбрано SNP с α, изменяющимся от 0,01 до 1 либо с регуляризацией на основе l.min или l.1se. С другой стороны, хотя pi-MASS выбрал несколько SNP для каждого подразделения, количество общих выбранных SNP среди всех подразделений было равно нулю.

4 Обсуждение

Мы разработали новый байесовский метод, GWASinlps, для выбора переменных GWAS, объединив в итеративной структуре вычислительную эффективность подхода «экран и выбор», основанного на некотором ассоциативном обучении, и экономную количественную оценку неопределенности, обеспечиваемую использованием не- местные приоры. Хотя часто используемые методы регуляризованной регрессии, такие как LASSO и Elastic Net, могут обрабатывать многомерные данные GWAS, и если они реализованы через l.Регуляризация на основе min обеспечивает оценки с низким MSE, количество выбранных SNP часто слишком велико, что противоречит цели осмысленного выбора переменных. Одна из часто используемых альтернатив — использование регуляризации на основе 1.1se, которая дает меньше ложных срабатываний (Friedman et al. , 2010). В этой работе с помощью имитационных исследований мы показали, что предлагаемый нами метод GWASinlps может обеспечить более разреженный выбор SNP, чем описанные выше методы регуляризованной регрессии, за счет значительного уменьшения FDR при сохранении высококонкурентного профиля с точки зрения TPR и MSE.Анализ моделирования 1 ясно показывает, что в общем сравнении GWASinlps достиг лучшего баланса между экономичностью и прогностической способностью по сравнению с методами регуляризованной регрессии, основанными на l.min и l.1se. Кроме того, в Моделировании 2 с помощью обширного эмпирического анализа мощности мы предоставили руководящие принципы для определения адекватного размера выборки для выявления размеров эффекта в различных диапазонах и для достижения желаемых показателей прогнозирования, которые полезны для дизайна исследования.

Наш метод представляет собой байесовское заимствование подхода «экран и выбор» и сопоставимо с аналогичным частотным подходом ISIS (Fan and Lv, 2008).И GWASinlps, и ISIS выбирают переменные итеративно. Однако есть несколько важных отличий. В каждой итерации, в то время как ISIS проверяет заранее заданное количество предикторов на основе ассоциации фенотип-предиктор, GWASinlps выполняет иерархический процесс скрининга в два этапа, где первый шаг управляется ассоциацией фенотип-предиктор, а второй шаг — предиктором. -предсказатель ассоциации. Мы называем это «структурированным скринингом», который является обобщением одноэтапного процесса скрининга Fan and Lv (2008).В рамках каждой итерации такой структурированный скрининг, как мы думаем, является отличительной чертой нашего метода и дает нашему методу возможность оценивать SNP на предмет его «принадлежности» к нескольким группам SNP. Более того, после итерации, в то время как ISIS отбрасывает и регрессирует выбранные предикторы этой итерации, GWASinlps отбрасывает все проверенные предикторы этой итерации, но регрессирует только выбранные предикторы. Интуиция подсказывает, что при наличии структурированного скрининга и последующего выбора такое итерационное исключение предикторов уменьшит избыточность в общем процессе выбора.Вдобавок, по сравнению с GWASinlps, вычислительная масштабируемость ISIS довольно низка, для чего мы не рискнули проводить анализ Simulation 1 на основе ISIS. Кроме того, при сравнительно меньшем количестве итераций MCMC GWASinlps выбрал больше истинных причинных SNP, чем полностью байесовский метод pi-MASS, который становится довольно затратным в вычислительном отношении для большого количества симуляций MCMC.

Хотя в моделировании 1 предварительная версия pMOM показала лучшую производительность, чем предыдущая версия piMOM, это может быть не всегда.Как обсуждалось ранее, по сравнению с предыдущей версией iMOM, предыдущая версия MOM обеспечивает большую поддержку для обнаружения меньших размеров эффекта. Как правило, для полигенных признаков величина эффекта отдельных причинных SNP невелика, как и в нашем моделировании. В таких ситуациях ожидается, что предварительная pMOM будет работать лучше. Однако, если размеры эффекта более разбросаны, предварительная версия piMOM может превзойти предыдущую версию MOM.

Желательные расширения метода GWASinlps могут включать в себя расширение для анализа двоичных или категориальных данных и адаптацию к анализу сводных данных GWAS.Несмотря на то, что в данной работе применяется к данным GWAS, основная форма метода GWASinlps носит общий характер. Следовательно, хотя в этой работе мы установили значения параметров настройки GWASinlps с учетом исходной информации и необходимости экспериментатора, может быть желательно разработать стратегии для оптимальной оценки этих параметров настройки GWASinlps на основе данных.

В последнее время нелокальные априорные значения использовались в разреженной регрессии моделирования, где предполагается, что коэффициенты регрессии возникают из смеси точечной массы и нелокальной априорной точки (Sanyal and Ferreira, 2017).Такая разреженная структура моделирования была применена для визуализации генетических данных (Chekouo et al. , 2016) с низкой размерностью. Возможное расширение нашего текущего метода — сделать возможным такое нелокальное априорное разреженное моделирование для данных GWAS.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить младшего редактора Джона Хэнкока и трех анонимных рецензентов, чьи комментарии и предложения определенно способствовали улучшению версии рукописи.NS разработал методы, спроектировал имитационные исследования, проанализировал данные и написал рукопись. CHC предоставил руководство по дизайну исследования и подготовке рукописей. VEJ предоставила руководство по разработке метода. CHC, MTL, KK, SD и OAA помогли в получении, обработке и понимании данных TOP. CHC, VEJ и OAA прокомментировали рукопись.

Финансирование

Эта работа была поддержана Национальным институтом психического здоровья [R01Mh200351] (NS, MTL, CHC) и Национальным институтом рака [R01CA158113] (NS, VEJ) Национальных институтов здравоохранения, а также К.Г. Джебсеном Стифтельсеном и Исследовательским советом Норвегии [ 223273, 229129] (OAA, SD).

Конфликт интересов : не объявлен.

Список литературы

Боттоло

Л.

,

Ричардсон

С.

(

2010

)

Эволюционный стохастический поиск для исследования байесовской модели

.

Байесовский анальный

.,

5

,

583

—

618

.

Боттоло

L.

et al. (

2013

)

Угадывание полигенных ассоциаций с множеством фенотипов с использованием алгоритма эволюционного стохастического поиска на основе графических процессоров

.

PLoS Genet

.,

9

,

e1003657.

Carbonetto

P.

,

Stephens

M.

(

2012

)

Масштабируемый вариационный вывод для байесовского отбора переменных в регрессии и его точность в исследованиях генетических ассоциаций

.

Байесовский анальный

.,

7

,

73

—

108

.

Chekouo

T.

et al. (

2016

)

Байесовская прогностическая модель для визуализации генетики применительно к шизофрении

.

Ann. Прил. Стат

.,

10

,

1547

—

1571

.

Чо

S.

et al. (

2010

)

Совместная идентификация нескольких генетических вариантов посредством отбора переменных с эластичной сеткой в ​​анализе ассоциации всего генома

.

Ann. Гм. Genet

.,

74

,

416

—

428

.

Вентилятор

J.

,

Lv

J.

(

2008

)

Уверенная независимость скрининга для сверхвысокого пространственного объекта

.

J. R. Stat. Soc. Сер. B (Стат. Метод.)

,

70

,

849

—

911

.

Фридман

J.

et al. (

2010

)

Пути регуляризации для обобщенных линейных моделей посредством координатного спуска

.

J. Stat. Программное обеспечение

,

33

,

1

.

Gao

X.

et al. (

2010

)

Избегание высокого штрафа Бонферрони в исследованиях ассоциаций на уровне всего генома

.

Genet. Epidemiol

.,

34

,

100

—

105

.

Гуань

Y.

,

Stephens

M.

(

2011

)

Байесовская регрессия отбора переменных для полногеномных ассоциативных исследований и других крупномасштабных проблем

.

Ann. Прил. Стат

.,

5

,

1780

—

1815

.

He

Q.

,

Lin

D.-Y.

(

2011

)

Метод вариабельной селекции для полногеномных ассоциативных исследований

.

Биоинформатика

,

27

,

1

—

8

.

Johnson

V.

,

Rossell

D.

(

2010

)

Об использовании нелокальных априорных плотностей в тестах байесовской гипотезы

.

J. R. Stat. Soc. Сер. В

,

72

,

143

—

170

.

Johnson

V.

,

Rossell

D.

(

2012

)

Выбор байесовской модели в многомерных параметрах

.

J. Am. Стат. Assoc

.,

107

,

649

—

660

.

Кнаус

J.

(

2015

)

Снегопад: упрощение кластерных вычислений (на основе снега)

.

R Версия пакета 1.84-6.1

.

Li

J.

et al. (

2011

)

Байесовское лассо для полногеномных ассоциаций

.

Биоинформатика

,

27

,

516

—

523

.

Manolio

T.A.

et al. (

2009

)

Обнаружение недостающей наследственности сложных болезней

.

Природа

,

461

,

747

—

753

.

MATLAB

. (

2016

) MATLAB версии 9.0.0.341360 (R2016a). В:

The Mathworks, Inc

.

Натик

,

Массачусетс

.

Nikooienejad

A.

et al. (

2016

)

Байесовский выбор переменных для бинарных результатов в многомерных геномных исследованиях с использованием нелокальных априорных вероятностей

.

Биоинформатика

,

32

,

1338

—

1345

.

Цена

A.L.

et al. (

2006

)

Анализ основных компонентов корректирует стратификацию в полногеномных ассоциативных исследованиях

.

Nat. Genet

.,

38

,

904

—

909

.

R Основная команда

. (

2016

)

R: Язык и среда для статистических вычислений.

R Фонд статистических вычислений,

Вена

,

Австрия

.

Rossell

D.

,

Telesca

D.

(

2017

)

Нелокальные априорные значения для многомерной оценки

.

J. Am. Стат. Assoc

.,

112

,

254

—

265

.

Росселл

D.

et al. (

2016

)

mombf: момент и обратный момент байесовские множители

.

R Версия пакета 1.8.1

.

Sampson

J.N.

et al.(

2013

)

Управление локальной частотой ложного обнаружения в адаптивном лассо

.

Биостатистика

,

14

,

653

—

666

.

Саньял

Н.

,

Феррейра

М. А.

(

2017

)

Байесовский вейвлет-анализ с использованием нелокальных априорных значений с приложением к FMRI-анализу

.

Санкхья Б

,

79

,

361

.

Стрингер

S.

et al. (

2011

)

Заниженная величина эффекта в gwas: фундаментальные ограничения анализа одиночных snp для дихотомических фенотипов

.

PLoS One

,

6

,

e27964.

Su

Z.

et al. (

2011

)

Hapgen2: моделирование множественных болезней snps

.

Биоинформатика

,

27

,

2304

—

2305

.

Тибширани

р.

(

1996

)

Регрессионное сжатие и выбор с помощью лассо

.

J. R. Stat. Soc. Сер. B (Методологический

),

58

,

267

—

288

.

Города

J.

et al. (

2014

)

Xsede: ускорение научных открытий

.

Comput. Sci. Eng

.,

16

,

62

—

74

.

Visscher

P.

et al. (

2012

)

Психиатрическая генетика, основанная на доказательствах, также известная как ложная дихотомия между распространенными и редкими вариантами гипотез

.

Мол. Психиатрия

,

17

,

474

—

485

.

Ван

Ю.

et al. (

2016

)

Использование геномных аннотаций и плейотропного обогащения для повышения скорости репликации при шизофрении GWAS

.

PLoS Genet

.,

12

,

e1005803.

Whittaker

J.C.

et al. (

2000

)

Маркерная селекция с использованием гребневой регрессии

.

Genet. Res

.,

75

,

249

—

252

.

Wu

M.C.

et al. (

2010

)

Мощный анализ набора SNP для полногеномных ассоциативных исследований случай-контроль

.

г. J. Hum. Genet

.,

86

,

929

—

942

.

Wu

M.C.

et al. (

2011

)

Тестирование ассоциации редких вариантов для данных секвенирования с помощью теста ассоциации ядра последовательности

.

г. J. Hum. Genet

.,

89

,

82

—

93

.

Wu

T.T.

et al. (

2009

)

Полногеномный анализ ассоциаций с помощью логистической регрессии со штрафными лассо

.

Биоинформатика

,

25

,

714

—

721

.

Ян

J.

et al. (

2010

)

Обычные snps объясняют большую часть наследуемости по человеческому росту

.

Nat. Genet

.,

42

,

565

—

569

.

Zellner

A.

(

1986

) Об оценке априорных распределений и байесовского регрессионного анализа с g-априорными распределениями. В: Goel, P. и Зелльнер А. (eds)

Байесовские методы вывода и принятия решений: Очерки в честь Бруно Де Финетти

, Vol.

6

, Elsevier Science Publishers, Inc, Нью-Йорк, стр.

233

—

243

.

Цзэн

П.

et al. (

2015

)

Статистический анализ для исследования ассоциации всего генома

.

J. Biomed. Res

.,

29

,

285

.

Zhou

X.

et al. (

2013

)

Полигенное моделирование с помощью байесовских разреженных линейных смешанных моделей

.

PLoS Genet

.,

9

,

e1003264

.

Zou

H.

,

Hastie

T.

(

2005

)

Регуляризация и выбор переменных через эластичную сеть

.

J. R. Stat. Soc. Сер. B (Стат. Метод.)

,

67

,

301

—

320

.

© Автор (ы) 2018. Опубликовано Oxford University Press. Все права защищены. Для получения разрешений обращайтесь по электронной почте: [email protected]

.

Новости по автонастройке — arg min blog

Ред. Примечание: этот пост написан моим голосом, но он был написан в соавторстве с Кевином Джеймисоном. Кевин тоже подготовил потрясающие сюжеты.

В наши дни в машинном обучении модно создавать сложные глубокие конвейеры с тысячами настраиваемых параметров.Я не имею в виду параметры, которые мы узнаем с помощью стохастического градиентного спуска. Но я имею в виду архитектурные проблемы, такие как значение параметра регуляризации, размер сверточного окна или ширина пространственно-временной башни внимания. Такие параметры обычно упоминаются как гиперпараметры , , чтобы отличаться от параметров, изученных во время обучения. Эти структурные параметры не изучаются, а используются методом проб и ошибок и точной настройки.

Автоматизация такой настройки гиперпараметров — один из самых святых Граалей машинного обучения. И люди десятилетиями пытались разработать алгоритмы, которые могут быстро избавиться от плохих конфигураций и максимально соответствовать тестируемому набору. Эта проблема до смешного сложна, потому что рассматриваемые задачи становятся смешано-целочисленными, нелинейными и невыпуклыми. Подход по умолчанию к проблеме настройки гиперпараметров заключается в использовании оптимизации черного ящика , где каждый пытается найти оптимальные настройки, только получая значения функций и не используя много другой вспомогательной информации о проблеме оптимизации.г) $, где $ d $ — размерность. Что особенно ужасно, так это то, что легко построить задачи «иголка в стоге сена», где эта экспоненциальная сложность реальна. То есть там, где ни один алгоритм никогда не найдет хорошего решения. Более того, сложно построить алгоритм, который превосходит случайное угадывание в этих задачах.

Байесовский вывод на помощь?

В последние годы я слышал, что произошел некоторый прорыв в настройке гиперпараметров на основе байесовской оптимизации.Байесовские оптимизаторы моделируют неопределенность производительности гиперпараметров, используя приоры про гиперпараметрическую плавность пейзажа. При тестировании набора параметров неопределенность стоимости около этого параметра уменьшается. Затем байесовская оптимизация пытается исследовать места, где неопределенность остается высокой, а перспективы хорошего решения выглядят многообещающими. Это определенно звучит разумно.

Действительно, эти методы вызвали большой ажиотаж, и в прессе было много сообщений о том, насколько хорошо эти методы работают для настройки глубокого обучения и других конвейеров жесткого машинного обучения.Тем не менее, недавние данные по тесту из более чем сотни наборов данных оптимизации гиперпараметров показывают, что такой энтузиазм действительно требует гораздо более тщательного изучения.

Стандартный способ оценки этих методов в статьях — использование ранговых диаграмм. Ранжирование строит агрегированные статистические данные по наборам данных для различных методов в зависимости от времени: в определенное время решающая программа с лучшими настройками получает одну точку, алгоритм на втором месте — две точки и т. Д. Рассмотрим следующие участки:

Слева мы показываем ранговую диаграмму для всех алгоритмов, а справа мы показываем фактические достигнутые значения функций различных алгоритмов.Первый график представляет собой средний балл по 117 наборам данных, собранным Feurer et. al. НИПС 2015 (чем ниже, тем лучше). Для ясности второй график предназначен для подмножества этих наборов данных, но все наборы данных имеют почти идентичные результаты. Мы сравниваем современные байесовские методы оптимизации SMAC и TPE с методом, который я предложил выше: случайный поиск , где мы просто пробуем случайные конфигурации параметров и не используем какие-либо из предыдущих экспериментов, чтобы помочь выбрать следующую настройку.

Какие выводы здесь можно сделать? В то время как график ранжирования, кажется, предполагает, что современные методы байесовской оптимизации SMAC и TPE значительно превосходят случайный поиск, столбчатый график показывает, что они достигают почти одинаковых ошибок тестирования! То есть SMAC и TPE лишь немного лучше случайного поиска.Более того, что еще более беспокоит, байесовская оптимизация полностью уступает результатам случайного поиска , выполняемого с удвоенной скоростью . То есть, если вы просто настроите два компьютера для выполнения случайного поиска, вы превзойдете все байесовские методы.

Почему случайный поиск настолько конкурентоспособен? Это просто следствие проклятия размерности. Представьте, что ваше пространство гиперпараметров — это единичный гиперкуб в некотором многомерном пространстве. Чтобы довести байесовскую неопределенность до разумного уровня, нужно по существу проверить все углы, а это требует экспоненциального количества тестов.Что примечательно для меня, так это то, что ранние теоретические работы по байесовской оптимизации очень откровенно рассказывают об этом экспоненциальном масштабировании, но это, похоже, игнорируется текущим ажиотажем в сообществе байесовской оптимизации.

Здесь можно сделать три очень важных вывода. Во-первых, если вы планируете написать статью о поиске гиперпараметров, вам следует сравнить со случайным поиском! Если вы хотите быть еще более справедливым, вам следует сравнить со случайным поиском с удвоенным бюджетом выборки вашего алгоритма.Во-вторых, если вы просматриваете статью об оптимизации гиперпараметров, которая не сравнивается со случайным поиском, вам следует немедленно отклонить ее. И, в-третьих, как сообщество, мы должны уделять много времени ускорению чисто случайного поиска. Если мы сможем ускорить случайный поиск, чтобы опробовать больше настроек гиперпараметров, возможно, мы сможем добиться даже большего, чем просто запуск параллельных экземпляров случайного поиска.

В следующем посте я опишу несколько очень хороших недавних работ Лиши Ли, Кевина Джеймисона, Джулии ДеСальво, Афшина Ростамизаде и Амит Талвалкар по ускорению случайного поиска итеративных алгоритмов, распространенных в рабочих нагрузках машинного обучения.Я подробно расскажу об их методе и покажу, насколько он перспективен для быстрой настройки гиперпараметров.

ВЫБОР БАЙЕСОВСКОЙ ПЕРЕМЕННОЙ С ПРИОРами усадки и рассеивания на JSTOR

Абстрактный

Мы рассматриваем байесовский подход к выбору переменных в присутствии ковариат большой размерности на основе иерархической модели, которая помещает априорные распределения на коэффициенты регрессии, а также на пространство модели. Мы применяем хорошо известные гауссовские априорные значения с пиками и слябами с отличительной особенностью, то есть априорные отклонения зависят от размера выборки, с помощью которого может быть достигнута соответствующая усадка.Мы показываем сильную последовательность выбора предлагаемого метода в том смысле, что апостериорная вероятность истинной модели сходится к единице, даже когда количество ковариант растет почти экспоненциально с размером выборки. Это, возможно, самый сильный результат согласованности выбора, который был доступен в литературе по выбору байесовских переменных; тем не менее, предлагаемый метод может быть выполнен с помощью апостериорного отбора проб с помощью простого пробоотборника Гиббса. Кроме того, мы утверждаем, что предлагаемый метод асимптотически аналогичен выбору модели со штрафом L₀.Мы также демонстрируем с помощью эмпирической работы прекрасную работу предлагаемого подхода по сравнению с некоторыми современными альтернативами.

Информация о журнале

The Annals of Statistics публикует научно-исследовательские работы самых высоких качество, отражающее многие аспекты современной статистики. Основной упор придается важность и оригинальность, а не формализм. Дисциплина статистики имеет глубокие корни как в математике, так и в основные научные направления.Математика дает язык, на котором сформулированы модели и свойства статистических методов. Это важно за строгость, последовательность, ясность и понимание. Следовательно, наша политика будет продолжать играть особую роль в представлении исследований на переднем крае математической статистики, особенно теоретических достижений, которые, вероятно, оказывать значительное влияние на статистическую методологию или понимание. Основные области важны для сохранения жизнеспособности статистики, поскольку они обеспечивают мотивацию и направление для большинства будущих разработок в статистике.Таким образом, мы намерены также публиковать статьи, касающиеся роли статистики в междисциплинарных исследованиях во всех областях естественной, технические и социальные науки. Третья сила, меняющая статистику вычислительная революция, и Анналы также приветствуют разработки в этой области.

Информация об издателе

Целью Института математической статистики (IMS) является содействие развитие и распространение теории и приложений статистики и вероятность.Институт сформирован на встрече заинтересованных лиц. 12 сентября 1935 года в Анн-Арборе, штат Мичиган, вследствие чувства что теория статистики будет продвинута с образованием организации тех, кто особенно интересуется математическими аспектами предмета. Летопись статистики и Анналы вероятности (которые заменяют «Анналы математической статистики»), Статистические Наука и Анналы прикладной вероятности — это научные журналы института.Они и Бюллетень IMS включают официальные журналы института. Институт имеет индивидуальное и организационное членство. Сборы оплачиваются ежегодно и включают подписку на информационный бюллетень организации, Бюллетень IMS. Участники также получают приоритетные цены на все другие публикации IMS.

.

No related posts.