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雅各布·菲克塞尔;斯科特·泽格;阿比鲁普·达塔

成分结果和预测因素的无转换线性回归。 （英语） Zbl 1520.62197号

生物计量学 78，第3号，974-987（2022）.
摘要：构成数据在许多领域都很常见，既可以作为结果变量，也可以作为预测变量。当结果变量和预测变量都是组合变量时，模型的库存是有限的，并且由于使用了复杂的对数比率转换，现有模型通常很难在组合空间中解释。我们开发了一个无转换线性回归模型，其中成分结果的期望值表示为来自成分预测值的单个马尔可夫转换。我们的方法基于估计方程，因此不需要完全指定数据可能性，并且对不同的数据生成机制是鲁棒的。我们的模型解释简单，在成分结果和协变量中都允许0和1，并且包含了几个有趣的子类。我们还开发了预测因子两个分量的线性独立性和效应大小相等性的置换测试。最后，我们表明，尽管模型简单，但我们使用来自教育和医学研究的两个数据集准确地捕获了成分数据之间的关系。
{©2021作者。生物计量学由威利期刊有限责任公司代表国际生物识别学会出版。}

引用于2文件

MSC公司：

第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

成分数据;EM算法;估计方程;Kullback-Leibler距离损失函数;无转换

软件：

ggplot2;格特恩;抢劫成分;个人数据处理;DirichletReg公司;方形
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Fiksel}等人，《生物统计学》78，第3期，974--987（2022年；Zbl 1520.62197）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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