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聚类数据的分组异构混合建模

作者

上市的：
  • 松川昭介

摘要

聚类数据在各种科学领域中普遍存在。在本文中，我们为聚类数据提出了一种灵活且可解释的建模方法，称为分组异质混合建模，该方法通过所有簇通用的潜在条件分布的混合来建模簇内条件分布。在该模型中，我们假设簇被划分为有限数量的组，并且在同一组中混合比例相同。我们提供了一个简单的广义EM算法来计算最大似然估计量，并提供了一个信息准则来选择群的数量和潜在分布。我们还通过在似然函数中引入分组参数惩罚来提出结构化分组策略。在簇数和簇大小都趋于无穷大的情况下，我们给出了最大似然估计量和信息准则的渐近性质。我们通过仿真研究和在东京犯罪风险建模中的应用来演示所提出的方法。

建议引用

  • Sugasawa Shonosuke，2021年。"聚类数据的分组异构混合建模,"美国统计协会杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》，第116卷（534），第999-1010页，4月。
    • 手柄：RePEc:taf:jnlasa:v:116:y:2021:i:534:p:999-1010
    内政部：10.1080/01621459.2020.1777136
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    引用人：

    1. 2023年，伊藤津巴萨和素加川昭。"纵向数据分析的分组广义估计方程,"生物计量学国际生物识别学会，第79卷（3），1868-1879页，9月。

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