萨利·帕格宁;艾米·赫林（Amy H.Herring）。;安德鲁·奥尔珊（Andrew F.Olshan）。;大卫·B·邓森。 [Dahl，David B。;Richard L.瓦尔。;托马斯·詹森。;亚当·斯密。;安东尼亚诺·维拉洛沃斯，伊萨多拉;克里斯蒂亚诺·维拉;萨拉·韦德;托马索·里根;埃马努埃莱·阿利维蒂;马西米利亚诺·拉索;布鲁诺·斯卡帕;阿瓦洛斯·帕切科，亚历杭德拉;罗伯塔·德·维托;Laura D'Angelo女士;安东尼奥·卡纳尔;克里斯蒂安·海宁;亚历山德罗·卡萨;迈克尔·福普;托马斯·布伦丹·墨菲] 集中分区过程：集群的信息优先（带讨论）。 （英语） Zbl 1483.62109号 贝叶斯分析。 16，编号1，301-370（2021）. 摘要：有大量文献提出了从分区上的先验概率分布开始的贝叶斯聚类方法。大多数方法都假设可交换性，从而得到可交换分区概率函数（EPPF）的简单表示。Gibbs型先验包含了一大类此类情况，包括Dirichlet和Pitman-Yor过程。尽管有一些建议放宽了可互换性假设，允许协变量依赖性和部分可互换性，但对如何包括关于分割的具体先验知识的考虑有限。例如，我们的动机是一个流行病学应用程序，在该应用程序中，我们希望将出生缺陷分组，并且我们事先了解专家提供的初始分组。作为包含此类先验知识的一般方法，我们提出了一个中心分区（CP）过程，该过程修改EPPF以支持接近初始分区的分区。描述了CP先验的一些性质，开发了一种通用的后验计算算法，并通过仿真实例说明了该方法，并将其应用于出生缺陷的激励流行病学研究。 引用于2文件 理学硕士： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 2015年1月62日 贝叶斯推断 62G99型 非参数推理 关键词：贝叶斯聚类;贝叶斯非参数;集中过程;迪里克莱过程;可交换概率配分函数;混合物模型;产品划分模型 软件：方差分析DDP;葱头 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Paganin}等人，《贝叶斯分析》。16，第1号，301-370（2021；Zbl 1483.62109） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Arratia，R.和DeSalvo，S.（2016）。概率分治：一种新的精确模拟方法，以整数分区为例组合数学、概率与计算, 25(3): 324-351. ·Zbl 1372.60006号 ·doi:10.1017/S096354848315000358 [2] Barrientos，A.F.、Jara，A.、Quintana，F.A.等人（2012年）。“支持MacEachern的依赖Dirichlet进程和扩展。”贝叶斯分析, 7(2): 277-310. ·Zbl 1330.60067号 ·doi:10.1214/12-BA709 [3] Barry，D.和Hartigan，J.A.（1992年）。“针对变更点问题的产品分区模型。”统计年鉴, 260-279. ·Zbl 0780.62071号 ·doi:10.1214/aos/1176348521 [4] Blei，D.M.和Frazier，P.I.（2011年）。“依赖距离的中国餐厅流程。”机器学习研究杂志，12（8月）：2461-2488·Zbl 1280.68157号 [5] Botto，L.D.、Lin，A.E.、Riehle-Colarusso，T.、Malik，S.、Correa，A.和Study，N.B.D.P.（2007年）。“寻找病因：在病因学研究中对先天性炉缸缺陷进行分类和评估。”出生缺陷研究A部分：临床和分子致畸学, 79(10): 714-727. 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