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李梦冰;丹尼尔·帕克（Daniel E.Park）。;玛丽亚·阿齐兹;Liu，Cindy M。;普莱斯，兰斯·B。;吴振科

将样本相似性集成到潜在类分析中：一种树结构收缩方法。 （英语） Zbl 1522.62177号

生物计量学 79，第1期，264-279（2023）.
摘要：本文研究如何使用多元二元观测值来估计具有科学意义的未观测类的概率。我们将重点放在这样一个设置上，在这个设置中，有关样本相似性的附加信息可用，并由根加权树表示。给定树中的每一片叶子都包含多个样本。树上叶子之间的距离越短，表示类概率向量的先验相似性越高。我们提出了一种对具有树结构收缩的经典潜在类模型的新的数据集成扩展。该方法能够（1）跨叶借用信息，（2）使用不同的类概率向量估计数据驱动的叶组，以及（3）给定观测到的多元二进制测量值的个体级概率类分配。我们在变分贝叶斯框架中推导并实现了一种可扩展的后验推理算法。广泛的仿真表明，与次优使用额外样本相似性信息的备选方案相比，类概率的估计更准确。使用人畜共患传染病的应用来说明所提出的方法。本文最后简要讨论了模型的局限性和扩展。
{©2021国际生物识别学会。}

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

高斯扩散;潜在类模型;系统发育树;尖峰和斜峰先验;变分贝叶斯;人畜共患传染病

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\textit{M.Li}等人，《生物统计学》79，第1期，264--279（2023年；Zbl 1522.62177）
全文： 内政部

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