Directional tests to compare incomplete undirected graphs are developed in the general context of covariance selection for Gaussian graphical models. The exactness of the underlying saddlepoint approximation leads to exceptional accuracy of the proposed approach. This is verified by simulation experiments with high-dimensional parameters of interest, where inference via standard asymptotic approximations to the likelihood ratio test and some of its higher-order modifications fails. The directional $p$-value is used to illustrate the assessment of Markovian dependencies in a dataset from a veterinary trial on cattle. A second example with microarray data shows how to select the graph structure related to genetic anomalies due to acute lymphocytic leukemia.


翻译:用于比较不完整非定向图表的定向测试是在高西亚图形模型共变性选择的大背景下制定的。基础马鞍点近似的精确性导致拟议方法的异常准确性。这通过高维相关参数的模拟实验得到验证,其中通过标准无症状近似值与概率比率测试的推断以及某些较高顺序的修改失败。方向值$p$-价值用于说明对牛畜兽医试验数据集中马科维人依赖性的评估。第二个微粒数据实例显示如何选择与急性淋巴细胞白血病引起的遗传异常有关的图表结构。

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