在样本量较小的高维生物信息学数据集中，如何合理选择统计方法以确保数据挖掘的准确性和效率？

在处理样本量小而维度高的生物信息学数据时，选择合适的统计方法对确保数据挖掘的准确性和效率至关重要。推荐您阅读《多元和高维数据分析：理论与实践的交融》，此书不仅为数据密集型学科的研究人员提供了坚实的理论基础，还通过实际案例展示了不同方法的应用与局限性。

参考资源链接：[多元与高维数据分析：理论与实践交融](https://wenku.csdn.net/doc/646891f3543f844488bac611?spm=1055.2569.3001.10343)

针对您的问题，首先需要对数据进行预处理，比如进行特征选择和降维处理，以去除冗余和噪声数据。在选择统计方法时，可以考虑如下步骤：

1. 考虑使用正则化方法，例如Lasso或Ridge回归，它们能够在模型中引入惩罚项来控制参数的复杂度，避免过拟合。

2. 利用主成分分析（PCA）或独立成分分析（ICA）进行数据降维，减少数据的维度同时保留重要的变异信息。

3. 在数据集较小的情况下，贝叶斯方法可能是一个好的选择，因为它提供了从数据中学习参数的自然框架，并且能够很好地处理不确定性。

4. 如果数据集具有非常高的维度，可以采用基于模型的方法，如朴素贝叶斯分类器，它假设特征之间相互独立，从而简化模型并降低计算复杂度。

5. 进行交叉验证来评估所选统计方法的性能。通过在数据集的不同子集上训练和验证模型，可以更准确地估计模型在未知数据上的表现。

6. 在分析过程中，考虑使用集成学习方法，如随机森林或梯度提升机，它们通过构建多个模型并综合它们的预测来提高准确性和泛化能力。

7. 最后，针对特定的问题，也可以考虑使用深度学习中的自编码器进行特征提取，这对于处理高维数据尤其有效。

《多元和高维数据分析：理论与实践的交融》一书将为您提供这些方法的理论支持和实践指导，帮助您理解每种方法的适用场景和潜在问题。通过书中丰富的案例分析，您将学会如何在不同条件下做出合理的方法选择，从而提高数据挖掘的效率和准确性。

参考资源链接：[多元与高维数据分析：理论与实践交融](https://wenku.csdn.net/doc/646891f3543f844488bac611?spm=1055.2569.3001.10343)