意大利学校数据的贝叶斯多层双变量空间模型
统计方法学
2024-12-24 v1 应用统计
摘要
本文研究了学生在高中二年级学习能力与所有意大利市镇基础设施之间的关系，采用空间贝叶斯模型进行分析。通过意大利Invalsi 研究所提供的两个学科（意大利语和数学）的标准化、空间均匀的学生成绩指标的平均值获得市镇学生得分。鉴于数据的性质，我们采用假设双变量内在条件自回归（ICAR）潜在效应的多层回归模型，以解释空间变异并考虑两个学科之间的相关性。通过在R-INLA 软件包中实现的集成数值叠加近似（INLA）进行贝叶斯模型估计。我们发现，除了与当前学校基础设施和设施的显著关联外，空间结构潜在效应仍是解释不同市镇学生成绩所必需的。
引用
@article{arxiv.2412.17710,
title = {Bayesian Multilevel Bivariate Spatial Modelling of Italian School Data},
author = {Leonardo Cefalo and Alessio Pollice and Virgilio Gómez-Rubio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.17710},
year = {2024}
}