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亚历克西斯·扎韦斯;峨眉M·麦克索利。;艾莉森·叶茨（Alison J.Yeates）。;萨利·瑟斯顿（Sally W.Thurston）。

未知群体成员的多重暴露效应建模：贝叶斯潜在变量方法。 （英语） Zbl 07549093号

J.应用。斯达。 49，第4号，831-857（2022）.
小结：我们提出了一个贝叶斯潜在变量模型，利用多次观察到的暴露数据，估计结果和少量潜在暴露变量之间的协变量调整关系。假设每个潜在变量由多次暴露表示，其中观察到的潜在群体暴露的成员身份是未知的。我们的模型假设一个测量的暴露变量可以被视为每个潜在变量的前哨标记，而其他测量暴露的隶属度是基于经典测量误差模型框架，使用MCMC抽样估计的。我们使用塞舌尔儿童发展研究中关于多种细胞因子和出生体重的数据来说明我们的模型，并在模拟研究中评估我们模型的性能。塞舌尔研究中将细胞因子分为Th1和Th2细胞因子类，显示了与标准Th1/Th2分类的一些差异。在模拟中，我们的模型正确地将测量的风险敞口划分为潜在组，并估计模型参数，偏差很小，覆盖范围与预言模型类似。

引用于1文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

免疫反应;炎症;潜在变量;马尔科夫蒙特卡洛;多重曝光;塞舌尔儿童发展研究

软件：

贝叶斯DA
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\textit{A.Zavez}等人，J.Appl。Stat.49，No.4，831--857（2022；Zbl 07549093）
全文： 内政部 链接

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