西尔维娅·弗里瓦特·施纳特;索米亚迪普塔（Saumyadipta Pyne） 单变量和多元偏正态分布和斜（t）分布有限混合的贝叶斯推断。 （英语） Zbl 1437.62465号 生物统计学 11，第2期，317-336（2010）. 摘要：斜态正态分布和斜态（t）分布已被证明有助于直接捕获数据中的偏度和峰度，而无需进行转换。最近，这种分布的有限混合被认为是处理涉及跨子群体不对称行为的异构数据的更通用工具。我们考虑单变量和多变量数据的这种混合模型。这允许对流行生物技术平台（如流式细胞术）生成的高维多模态和不对称数据进行稳健建模。我们发展了基于数据增强和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）抽样的贝叶斯推断。除了潜在分配之外，数据增强还基于具有截断正态随机效应的随机效应模型中偏态正态分布的随机表示。对于倾斜法线的有限混合，这导致了仅从标准密度提取吉布斯采样方案。基于将斜交（t）分布表示为斜交法线的比例混合，该MCMC方案被扩展到斜交（t）分布的混合。作为我们新方法的一个重要应用，我们演示了它如何为高维流式细胞术数据的自动分析提供新的计算框架。使用多元偏态和偏态混合模型，我们可以对非高斯细胞群进行严格而直接的建模，而无需转换或投影到低维。 引用于50文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 软件：ts桥 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Frühwirth-Schnatter}和\textit{S.Pyne}，生物统计学11，No.2，317--336（2010；Zbl 1437.62465） 全文： 内政部 参考文献： [1] 关于偏斜正态分布族的统一，33561-574（2006）·Zbl 1117.62051号 ·doi:10.1111/sjos.2006.33.问题3 [2] 包含正态分布的一类分布，12171-178（1985）·Zbl 0581.62014号 [3] 关于一类分布的进一步结果，包括正态分布，46199-208（1986）·Zbl 2013年6月6日 [4] 对称扰动产生的分布，强调多元斜t分布，65367-389（2003）·Zbl 1065.62094号 ·doi:10.1111/rssb.2003.65.第2期 [5] 多元偏态正态分布，83715-726（1996）·Zbl 0885.62062号 ·doi:10.1093/biomet/83.4.715 [6] 基于模型的高斯和非高斯聚类，49803-821（1993）·Zbl 0794.62034号 ·doi:10.2307/2532201 [7] 匆忙记忆和衰老项目：研究队列的研究设计和基线特征，25163-175（2005）·数字对象标识代码：10.1159/000087446 [8] 用综合完全似然评估聚类的混合模型，22719-725（2000）·doi:10.1109/34.865189 [9] 使用分类似然选择聚类数，29451-457（1997） [10] 流式细胞术数据的混合建模方法，73421-429（2008）·doi:10.1002/cyto.a.v73a:5 [11] 一类一般的多元偏椭圆分布，7999-113（2001）·兹比尔0992.62047 ·doi:10.1006/jmva.2000.1960 [12] 高含量流式细胞术和时间数据分析用于确定移植物抗宿主病的细胞特征，13691-700（2007）·doi:10.1016/j.bbmt.2007.02.002 [13] 使用斜交学生正态混合进行贝叶斯密度估计，52，5075-5090（2008）·Zbl 1452.62263号 ·doi:10.1016/j.csda.2008.05.003 [14] 缺失数据模型的偏差信息标准，1651-674（2006）·Zbl 1331.62329号 ·doi:10.1214/06-BA122 [15] 混合后验分布的计算和推断困难，95957-970（2000）·Zbl 0999.62020号 ·doi:10.1080/01621459.2000.10474285 [16] 流式细胞术中细胞亚型鉴定的统计混合模型，73，693-701（2008）·doi:10.1002/cyto.a.v73a:8 [17] 具有未知分量数的多元正态混合，16，57-68（2006）·doi:10.1007/s11222-006-5338-6 [18] 通过贝叶斯抽样估计有限混合分布，56363-375（1994）·Zbl 0796.62028号 [19] 经典和动态切换及混合模型的马尔可夫链蒙特卡罗估计，96，194-209（2001）·兹比尔1015.62022 ·doi:10.1198/016214501750333063 [20] 使用桥式抽样技术估计混合和马尔可夫转换模型的边际可能性，7143-167（2004）·Zbl 1053.62087号 ·doi:10.1111/j.1368-423X.2004.00125.x [21] （2006年） [22] (2004) [23] 偏斜正态分布的概率表示，13271-275（1986）·Zbl 0648.62016号 [24] 马尔可夫链蒙特卡罗方法和贝叶斯混合建模中的标签切换问题，20，50-67（2005）·Zbl 1100.62032号 ·doi:10.1214/088342305000000016 [25] 基于马尔可夫链蒙特卡罗的地质年代学贝叶斯混合建模，38，269-300（2006）·Zbl 1157.62360号 ·doi:10.1007/s11004-005-9019-3 [26] 理查德森和格林的论文讨论，59778-779（1997） [27] 基于偏态t分布的非高斯面板数据的基于模型的聚类，28，52-66（2010）·Zbl 1198.62097号 ·doi:10.1198/jbes.2009.07145 [28] 混合模型阶数的一致估计，62，49-66（2000）·Zbl 1081.62516号 [29] 绘制数量性状位点的非参数方法，1391421-1428（1995） [30] 实时参数进化蒙特卡罗及其在贝叶斯混合模型中的应用，96，653-666（2001）·Zbl 1017.62022号 ·doi:10.1198/016214501753168325 [31] 多元正态混合模型的最大似然估计，100257-265（2009）·Zbl 1152.62034号 ·doi:10.1016/j.jmva.2008.04.010 [32] (2010). 基于多元斜t分布的稳健混合建模 [33] 使用斜t分布的稳健混合建模，1781-92（2007）·doi:10.1007/s11222-006-9005-8 [34] 使用多元t分布进行混合建模的贝叶斯分析，14，119-130（2004）·doi:10.1023/B:STCO.0000021410.33077.10 [35] 使用斜正态分布的有限混合建模，17909-927（2007）·Zbl 1133.62012年 [36] 通过稳健的基于模型的聚类对流式细胞术数据进行自动门控，73，321-332（2008）·doi:10.1002/cyto.a.v73a:4 [37] 概率统计威利级数。(2000) ·Zbl 0963.62061号 [38] 通过简单恒等式模拟归一化常数的比率：理论探索，6831-860（1996）·Zbl 0857.62017号 [39] 退火重要性抽样，1125-139（2001）·doi:10.1023/A:1008923215028 [40] 关于有限混合物中成分数量的后验分布，32，2044-2073（2004）·Zbl 1056.62037号 ·doi:10.1214/009053604000000788 [41] 使用t分布的稳健混合建模，10339-348（2000）·doi:10.1023/A：1008981510081 [42] 十七色流式细胞术：解开免疫系统，4648-655（2004）·doi:10.1038/nri1416 [43] 自动化高维流式细胞术数据分析，106，8519-8524（2009）·doi:10.1073/pnas.0903028106 [44] 关于成分数目未知的混合物的贝叶斯分析，59731-792（1997）·Zbl 0891.62020号 ·doi:10.1111/rssb.1997.59第4期 [45] 复杂疾病易感性多态性模型：载脂蛋白E和阿尔茨海默病，1,3-11（1997）·doi:10.1007/s100480050001 [46] 模型复杂性和拟合的贝叶斯度量，64，583-639（2002）·Zbl 1067.62010年 ·doi:10.1111/rssb.2002.64.第4期 [47] 正态分布混合的贝叶斯方法（1997） [48] 处理混合模型中的标签切换，62795-809（2000）·Zbl 0957.62020号 ·doi:10.1111/rssb.2000.62.issue-4号文件 [49] 数据增强的艺术，10，1-50（2001）·doi:10.1198/10618600152418584 [50] 宗教秩序研究：认知和运动速度的概述与变化，11280-303（2004）·网址：10.1080/1382558049051125 [51] 载脂蛋白E e4等位基因与6年期间不同认知系统的下降，591154-1160（2002）·doi:10.1001/archneur.59.7.1154 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。