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罗伊·科斯蒂拉;刘，艾薇;理查德·阿诺德;丹尼尔·费尔南德斯

基于贝叶斯模型的纵向有序数据聚类。 （英语） Zbl 1505.62110号

计算。斯达。 34，第3号，1015-1038（2019）.
摘要：序数数据中使用的传统聚类分析方法，例如k均值和层次聚类，大多是启发式的，缺乏统计推断工具来比较竞争模型。为了解决这个问题，我们提出了一个潜在过渡模型，一个包含观测和潜在协变量的有限混合模型，并首次将其应用于纵向有序数据的情况。这种基于模型的聚类模型是比例优势模型的扩展，包括一阶过渡项、时机效应和交互，提供了灵活的方法来通过聚类捕获不同的时间模式以及时间异质性过渡。我们使用马尔可夫链蒙特卡罗方案和分块Metropolis-Hastings抽样在贝叶斯设置中估计模型参数。我们使用2001-2011年澳大利亚家庭、收入和劳动力动态调查中的自我报告健康状况（SRHS）来说明该模型。SRHS被记录为一个序数变量，分为五个等级：差、一般、好、非常好和优秀。使用广泛适用的信息准则进行模型比较，我们发现了六个潜在群体的证据。原始数据和估计组中的转换使用热图进行可视化。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

分类;潜在过渡模型;相关数据;有限混合模型;MCMC公司;广泛适用的信息准则

软件：

贝叶斯DA;群集查找;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛R.Costilla｝等人，计算机。Stat.34，No.3，1015--1038（2019；Zbl 1505.62110）
全文： 内政部 链接

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