含信息缺失的空间数据潜因子模型
应用统计
2010-10-08 v1
摘要
牙周检查期间通常会收集大量数据。分析这些数据面临若干挑战。在口腔内多个位置采集了多种类型的测量值。这些空间参考数据是二元响应和连续响应的混合，使得联合建模变得困难。此外，大多数患者有缺牙。牙周病是导致牙齿脱落的主要原因，因此缺牙的数量和位置很可能反映了患者的牙周健康状况。在本文中，我们为这些数据开发了一个多元空间框架，该框架将二元和连续响应联合建模为表示一般牙周健康的单一潜空间过程的函数。我们还利用潜空间过程来模拟缺牙的位置。我们通过模拟和真实数据表明，利用空间关联并联合建模响应和缺牙位置可以缓解这些数据带来的问题。
引用
@article{arxiv.1010.1430,
title = {A latent factor model for spatial data with informative missingness},
author = {Brian J. Reich and Dipankar Bandyopadhyay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.1430},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/09-AOAS278 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)