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使用DIC和贝叶斯因子比较过分散计数数据的分层贝叶斯模型。 (英语) Zbl 1172.62054号

小结:当复制计数数据过度分散时,通常通过在观测级别包含潜在参数来纳入这种额外的泊松可变性。例如,负二项和泊松对数正态(PLN)模型分别由伽马和对数正态潜在参数获得。最近的几份出版物采用偏差信息准则(DIC)在这两个模型之间进行选择,偏差使用通过调节这些潜在参数获得的泊松似然定义。本文的结果表明,DIC的这种使用是不合适的。相反,如果使用通过整合观测水平的潜在参数而在组水平边缘化的可能性进行计算,则DIC表现良好。
在负二项式的情况下,这种群体级边缘化是明显的,但需要对PLN模型进行数值积分。同样,DIC在使用零膨胀可能性的分组边际形式计算时,很好地判断了是否需要零膨胀。在比较多级层次模型的背景下,使用通过对组级潜在参数进行额外集成而进一步边缘化的似然获得顶级DIC,并计算模型的边缘密度,以提供贝叶斯因子。考虑了这些不同度量的计算可行性和可解释性。

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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
2015年1月62日 贝叶斯推断
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