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零膨胀临床结果基于路径分析的贝叶斯半参数模型。 (英语) Zbl 1367.62304号

小结:在本文中,我们提出了一种半参数回归方法,用于识别与零膨胀临床结果相关的通路,其中通路是源自先前生物学知识的基因集。我们的方法是使用贝叶斯层次结构框架开发的。我们将路径效应非参数地建模为带有未知链接函数的零膨胀泊松层次回归模型。非参数路径效应通过核机器估计,未知链接函数通过转换β累积密度函数的混合物来估计。我们的方法提供了灵活的非参数设置来描述基因表达和零膨胀临床结果之间的复杂关联。采用Metropolis-within-Gibbs抽样算法和Bayes因子进行统计推断。我们的仿真结果支持了我们的半参数方法比具有典型链接的零膨胀泊松回归更精确、更灵活功能,当基因数量很大时尤其如此。通过对来自B.E.Enerson公司等。[《比格犬急性药物诱导血管损伤:病理学和相关基因组表达》,《毒理学》第34卷第1期,第27–32页(2006年;doi:10.1080/01926230500512068)]. 我们的方法也适用于存在大量高度相关预测因子的其他环境。

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62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62G08号 非参数回归和分位数回归
2015年1月62日 贝叶斯推断

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全文: 内政部

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