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具有近似Dirichlet过程混合物的可加混合模型:EM方法。 (英语) 兹比尔1342.62106

摘要:我们考虑具有非线性时间趋势的纵向数据的加性混合模型。作为随机效应分布,提出了一种近似的Dirichlet过程混合,该混合基于Dirichle过程的断棒表示的截断版本,并提供了一种高斯混合,具有数据驱动的混合成分数量选择。该规范的主要优点是能够识别具有类似随机效应结构的主题簇。为了估计趋势曲线,使用了惩罚样条的混合模型表示。给出了一种期望最大化算法,该算法解决了估计问题,并显示出与马尔可夫链蒙特卡罗方法相比的优势,马尔可夫链蒙特卡罗法通常用于Dirichlet过程建模。该方法在模拟研究中进行了评估,并应用于茶碱数据和儿童体重指数曲线。

MSC公司:

62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
2015年1月62日 贝叶斯推断
62G05型 非参数估计
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全文: 内政部

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