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Hui，Francis K.C.（弗朗西斯·K·C·休）。

生态学中基于模型的多元丰度数据的同时聚类和排序。 （英语） Zbl 1466.62106号

计算。统计数据分析。 105, 1-10 (2017).
摘要：在研究多元丰度数据时，生态学家经常感兴趣的主要模式之一是，这些地点是否在代表物种组成的低维排序空间上表现出集群。为了解决这个问题，开发了一种新的基于模型的方法，称为CORAL（聚类和排序回归分析），该方法基于使用潜在变量回归进行同步聚类和排序。通过从有限的混合密度中提取潜在变量，CORAL根据站点在潜在信号空间中的位置对其进行概率分类。这类似于因子分析仪的混合物，除了CORAL是为非正常响应设计的，并且使用特定物种而非特定集群的因子载荷（回归系数）。通过贝叶斯MCMC抽样进行估计，补充材料中提供了代码。仿真表明，通过利用数据中可用的联合信息进行分类和降维，CORAL在生态学中的聚类和排序方面优于几种流行的基于算法的方法。CORAL应用于在法国-瑞士边界附近的Doubs河沿岸站点收集的存在-缺失记录数据集，结果显示两个集群或生态区域部分类似于上游和下游站点的空间分隔。

引用于1文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法

关键词：

尺寸缩减;有限混合模型;层次贝叶斯模型;混合因子分析仪;潜在变量模型

软件：

PGMM公司;阿德4;剪影;化学需氧量;卡爪;公共经济;群集查找
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\textit{F.K.C.Hui}，计算。统计数据分析。105，1-10（2017；Zbl 1466.62106）
全文： 内政部

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