一种灵活的 CoDa 混合模型贝叶斯工具：具狄利克雷协方差的逻辑正态分布
统计方法学
2024-06-25 v3 统计计算
摘要
成分数据分析（CoDa）近年来日益受到关注。这类数据由互斥类别的取值构成，且各取值之和为一常数。狄利克雷回归与逻辑正态回归已成为流行的 CoDa 分析方法。然而，拟合此类多元模型存在挑战，尤其在模型中包含结构化随机效应（如时间或空间效应）时。为克服这些挑战，我们提出逻辑正态狄利克雷模型（LNDM）。我们将该方法无缝集成到 R-INLA 软件包中，从而在潜高斯模型（LGMs）框架下便利地实现模型拟合与预测。此外，我们探讨了在 R-INLA 中用于 CoDa 模型选择的偏差信息准则（DIC）、渡边赤池信息准则（WAIC）以及交叉验证度量条件预测序数（CPO）等指标。通过一个简单模拟示例以及伊比利亚半岛拟南芥的生态案例研究展示 LNDM，我们强调了其作为管理 CoDa 及大型 CoDa 数据库有效工具的潜力。
引用
@article{arxiv.2308.13928,
title = {A flexible Bayesian tool for CoDa mixed models: logistic-normal distribution with Dirichlet covariance},
author = {Joaquín Martínez-Minaya and Haavard Rue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13928},
year = {2024}
}