In building a graphical model, accuracy in edge detection for the model structure is crucial for the quality of the model. We explored methods for improvement of false discovery rate(FDR) by devising an estimation procedure which is more data sensitive. The estimation is made by applying an EM method where the parameters include the density function under the null hypothesis (no edge) and the location parameters of the density functions under the alternative hypothesis (presence of edge). Our approach is compared favorably with a most popular FDR tool in numerical experiments.
모델의 특성을 잘 나타내는 그래프 모델을 생성하는 있어서, 모델 구조에 대한 에지 탐지의 정확도가 매우 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 탐지오류율을 개선하기 위하여 데이터에 민감하게 반응하는 추정 방법을 제안하였다. 에지가 없는 것을 주장하는 영가설을 지지하는 밀도 함수에 포함된 모수와 에지가 있는 것을 주장하는 대립가설을 지지하는 밀도 함수의 위치 모수를 추정하기 위하여 EM 방법을 사용하였다. 또한 수치 실험을 통하여, 가장 대중적인 탐지오류율의 측정 방법보다 본 연구의 접근 방법이 더 우수함을 보였다.