TY - JOUR A1 - Cecchini, Gloria A1 - Thiel, Marco A1 - Schelter, Björn A1 - Sommerlade, Linda T1 - Improving network inference BT - the impact of false positive and false negative conclusions about the presence or absence of links JF - Journal of neuroscience methods N2 - Background: A reliable inference of networks from data is of key interest in the Neurosciences. Several methods have been suggested in the literature to reliably determine links in a network. To decide about the presence of links, these techniques rely on statistical inference, typically controlling the number of false positives, paying little attention to false negatives. New method: In this paper, by means of a comprehensive simulation study, we analyse the influence of false positive and false negative conclusions about the presence or absence of links in a network on the network topology. We show that different values to balance false positive and false negative conclusions about links should be used in order to reliably estimate network characteristics. We propose to run careful simulation studies prior to making potentially erroneous conclusion about the network topology. Results: Our analysis shows that optimal values to balance false positive and false negative conclusions about links depend on the network topology and characteristic of interest. Comparison with existing methods: Existing methods rely on a choice of the rate for false positive conclusions. They aim to be sure about individual links rather than the entire network. The rate of false negative conclusions is typically not investigated. Conclusions: Our investigation shows that the balance of false positive and false negative conclusions about links in a network has to be tuned for any network topology that is to be estimated. Moreover, within the same network topology, the results are qualitatively the same for each network characteristic, but the actual values leading to reliable estimates of the characteristics are different. KW - Network inference KW - Node degree distribution KW - False positive KW - False negative KW - Statistical inference Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2018.06.011 SN - 0165-0270 SN - 1872-678X VL - 307 SP - 31 EP - 36 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER - TY - JOUR A1 - Cecchini, Gloria A1 - Schelter, Björn T1 - Analytical approach to network inference BT - Investigating degree distribution JF - Physical review : E, Statistical, nonlinear and soft matter physics N2 - When the network is reconstructed, two types of errors can occur: false positive and false negative errors about the presence or absence of links. In this paper, the influence of these two errors on the vertex degree distribution is analytically analyzed. Moreover, an analytic formula of the density of the biased vertex degree distribution is found. In the inverse problem, we find a reliable procedure to reconstruct analytically the density of the vertex degree distribution of any network based on the inferred network and estimates for the false positive and false negative errors based on, e.g., simulation studies. Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1103/PhysRevE.98.022311 SN - 2470-0045 SN - 2470-0053 VL - 98 IS - 2 PB - American Physical Society CY - College Park ER - TY - THES A1 - Cecchini, Gloria T1 - Improving network inference by overcoming statistical limitations T1 - Verbesserung der Netzwerkrekonstruktion durch überwinden statistischer Limits N2 - A reliable inference of networks from data is of key interest in many scientific fields. Several methods have been suggested in the literature to reliably determine links in a network. These techniques rely on statistical methods, typically controlling the number of false positive links, but not considering false negative links. In this thesis new methodologies to improve network inference are suggested. Initial analyses demonstrate the impact of falsepositive and false negative conclusions about the presence or absence of links on the resulting inferred network. Consequently, revealing the importance of making well-considered choices leads to suggest new approaches to enhance existing network reconstruction methods. A simulation study, presented in Chapter 3, shows that different values to balance false positive and false negative conclusions about links should be used in order to reliably estimate network characteristics. The existence of type I and type II errors in the reconstructed network, also called biased network, is accepted. Consequently, an analytic method that describes the influence of these two errors on the network structure is explored. As a result of this analysis, an analytic formula of the density of the biased vertex degree distribution is found (Chapter 4). In the inverse problem, the vertex degree distribution of the true underlying network is analytically reconstructed, assuming the probabilities of type I and type II errors. Chapters 4-5 show that the method is robust to incorrect estimates of α and β within reasonable limits. In Chapter 6, an iterative procedure to enhance this method is presented in the case of large errors on the estimates of α and β. The investigations presented so far focus on the influence of false positive and false negative links on the network characteristics. In Chapter 7, the analysis is reversed - the study focuses on the influence of network characteristics on the probability of type I and type II errors, in the case of networks of coupled oscillators. The probabilities of α and β are influenced by the shortest path length and the detour degree, respectively. These results have been used to improve the network reconstruction, when the true underlying network is not known a priori, introducing a novel and advanced concept of threshold. N2 - Eine zuverlässige Rekonstruktion eines Netzwerks aus Daten ist von entscheidender Bedeutung in der Wissenschaft. Einige Methoden werden in der Literatur vorgeschlagen um Verbindungen in einem Netzwerk akkurat zu bestimmen. Diese Methoden vertrauen auf die Anwendung der Statistik, indem sie falsch positive Verbindungen berücksichtigen, allerdings positiv falsche Verbindungen ignoriert. In dieser Arbeit werden neue Methoden vorgeschlagen, um die Rekonstruktion zu verbessern. Erste Analysen veranschaulichen den Einfluss falsch positiver und positiv falscher Verbindungen auf das resultierende Netzwerk. Daraus wird die Bedeutsamkeit ersichtlich, die eine gut gewählte Entscheidung hinsichtlich der Faktoren auf die Qualität der Rekonstruktion hat, wodurch sich neu Methoden ableiten lassen. Eine Simulation, welche in Kapitel 3 zu finden ist, veranschaulicht, dass verschiedene Werte für falsch postive und positiv falsche Verbindungen zu verwenden sind, um genaue Vorhersagen bezüglich des Netzwerkverhaltens zu treffen. Die Existenz Fehler erster und zweiter Art in der Rekonstruktion sind unvermeidbar und werden akzeptiert. Ein analytischer Ansatz, der den Einfluss dieser beiden Fehler beschreibt wird gesucht. Aus dieser Analyse in Kapitel 4 folgt eine Formel welche die Verteilung der Quantität der Knotenverbindungen beschreibt. Bei dem inversen Problem wird die Knotengrad-Verteilung des originalen Netzwerkes, mit Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeit von Fehlern erster und zweiter Art, analytisch berechnet. Kapitel 4-5 zeigen, dass die Methode auch bei einigermaßen falschen Schätzungen von α und β Resultate innerhalb vertretbarer Grenzen liefert. In Kapitel 6 wird ein iteratives Verfahren vorgestellt, welches diese Methode bei außerordentlich falschen Schätzungen von α und β verbessert. Die bis jetzt vorgestellte Recherche fokussiert sich auf den Einfluss falsch positiver und positiv falscher Verbindungen auf die Netzwerkscharakteristik. Im Kapitel 7 wird der Prozess umgedreht. Die Arbeit fokussiert sich auf den Einfluss auf die Netzwerkkarakteristik durch die Fehler erster und zweiter Art im Falle eines Netzwerkes mit gekoppelten Oszillatoren. Die Wahrscheinlichkeit von α und β wird beeinflusst durch den kürzesten Verbindungsweg und dem Detour Grad. Diese Ergebnisse wurden genutzt um die Netzwerk Rekonstruktion zu verbessern, wenn das originale Netzwerk nicht zuvor bekannt war. Dies beschreibt einen neuen fortgeschritten Weg der Grenzwertbestimmung. KW - network inference KW - network reconstruction KW - statistical methods KW - Netzwerk Inferenz KW - Netzwerk Rekonstruktion KW - statistische Methoden Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-426705 ER -