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潜在变量隐马尔可夫模型与多元纵向数据混合的贝叶斯分析。 (英语) Zbl 1507.62188号

摘要:潜在变量隐马尔可夫模型(LVHMM)是探索数据可能的异质性和解释受试者随时间从一组迁移到另一组的模式的重要统计方法。关于过渡模型中过渡矩阵的经典主题和/或时间同质假设以及观测过程中的排放分布可能不适合解释主题层面的异质性。为此,提出了LVHMM的一般扩展,以解决多变量纵向数据在主题级和场合级的异质性。主要建模策略是先将观测到的时间序列分为不同的簇,然后在每个簇内通过隐变量马尔可夫模型来表示观测到的序列。场景级的局部异质性以与潜在状态相关的分布为特征,而主题级的全局异质性则通过有限混合模型进行识别。与现有方法相比,该提案的吸引力在于它能够同时适应状态序列的非均匀模式和各主体之间的排放分布。因此,该建议为探索多元纵向数据之间的各种相关性提供了一个全面的框架。在贝叶斯范式中,使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法实现后验分析。使用吉布斯采样器从相关的完整条件中提取观测值,并根据这些模拟观测值进行后验推断。实证结果包括仿真研究和一个实际例子被用来说明所提出的方法。

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62-08 统计学相关问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
62米05 马尔可夫过程:估计;隐马尔可夫模型
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全文: 内政部

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