高维多型反应的潜在多元log-gamma模型及其在每日细颗粒物和死亡率计数中的应用

@文章{Xu2019LatentML，title={应用于每日细颗粒物和死亡率计数的高维多型反应的潜在多元log-gamma模型}，author={Zhixing Xu和Jonathan R.Bradley以及Debajyoti Sinha}，journal={应用统计学年鉴}，年份={2019}，网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:202539826}}
针对高维“多类型”响应，提出了一种贝叶斯层次模型，该模型利用了Weibull、Poisson和多元log-gamma分布之间的共享共轭结构，并使用降维来辅助计算。
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6引文

一类空间潜在高斯过程模型的后验分布直接生成独立副本

这项工作集中于一类广泛的贝叶斯潜在高斯过程（LGP）模型，该模型允许空间相关数据，并导出了一类新的分布，称为广义共轭多元（GCM）分布，该分布具有有效的投影/回归形式。

一大类贝叶斯广义线性混合效应模型直接从后验分布高效生成独立副本

马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）可以有效地从后验分布中为任何贝叶斯层次模型生成依赖复制。然而，MCMC可以产生重大影响…

空间异质性自动检测与估计

辅助协变量辅助随机效应的贝叶斯聚类系数回归

在区域经济学研究中，一个感兴趣的问题是检测区域之间的相似性，并估计它们在经济学模型中的共享系数。在本文中，我们建议混合使用…

职业篮球运动员投篮命中率和命中率的联合分析：贝叶斯非参数资源

开发了一个联合贝叶斯非参数混合模型，以根据球员的投篮模式找到潜在的球员集群，并应用该模型学习2018-2019年常规赛和2019-2020泡沫赛季国家篮球协会比赛中选定球员的异质性。

FaceGroup：通过部分同态加密和组测试实现连续人脸认证

通过将距离度量从欧几里德距离更改为曼哈顿距离，提出了将部分同态加密（PHE）纳入基于云的人脸身份验证的新方法，该方法将计算开销降低了20到55倍。

111参考文献

特定细颗粒物与死亡率的空间关联

开发了一个多变量空间回归模型，用于估计美国所有县与细颗粒物及其成分相关的死亡率风险，并表明在美国西部，与其他组分相比，特殊精细颗粒物的硝酸盐和地壳组分对死亡率的影响更大。

细颗粒物与每日死亡率的时空关联

高维区域数据的多维时空模型及其在纵向雇主-家庭动态中的应用

这项工作分析了美国人口普查局纵向雇主家庭动力学项目发布的《季度劳动力指标》，并引入了多元时空混合效应模型（MSTM），该模型可用于有效地对高维多元空间区域数据集进行建模。

大时空数据的不可分离动态最近邻高斯过程模型及其在颗粒物分析中的应用。

一类新的可扩展动态最近邻高斯过程（DNNGP）模型，可提供对任何时空GP的稀疏近似，并用于分析大量空气质量数据集，以结合LOTOS-EUROS化学传输模型大幅改善对整个欧洲PM水平的预测。

高维相关值数据贝叶斯推断的计算效率分布理论

一种用于高维计值数据多元时空预测的贝叶斯方法，具有大量理论发展，包括有关条件分布、边缘分布、与多元正态分布的渐近关系以及吉布斯采样器的全条件分布的结果。

长期环境细颗粒物空气污染与大样本不吸烟者肺癌。

本研究结果进一步证明，近几十年来测量的环境中PM（2.5）浓度与肺癌死亡率的微小但可测量的增加有关。

离散和连续多变量混合响应数据的多级潜在高斯过程模型

我们提出了一种用于混合有序和连续多元数据的贝叶斯模型，以评估潜在的空间高斯过程。我们提出的模型可以用于混合连续的许多情况…

美国27个社区PM2.5与全因和特异性死亡的关系

本文描述了PM2.5对全因死亡率和特定死亡率的影响程度，以及这种关联的修正值，并表明即使在当前环境水平或低于当前环境水平时，PM2.5也可能对公众健康构成风险。

美国六个城市不同来源的细颗粒物与每日死亡率的关系。

结果表明，来自流动和煤燃烧源的细馏分中的燃烧颗粒，而非地壳细颗粒，与死亡率增加有关。

使用指数分布族对大空间数据集进行分层统计建模

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