基于葡萄混合模型的苏格兰地区贫困的聚类特定排名与变量重要性
应用统计
2025-08-07 v1
摘要
社会经济贫困是公共健康的关键决定因素，正如英国苏格兰政府的苏格兰多重贫困指数（SIMD）所强调的那样。我们提出了一种基于葡萄混合模型对苏格兰区域基于多个贫困指标进行聚类的方法。该框架利用葡萄 copula 的灵活性来捕捉指标之间的尾依赖和非对称关系。在拟合的葡萄混合模型中，我们获得每个区域属于各个聚类的后验概率。这允许构建基于聚类的贫困排名，通过按其属于最贫困聚类概率的排序来对区域进行排序。为了评估在这种无监督学习情境下的变量重要性，我们采用逐个删除变量的做法，即在删除每个变量后重新拟合模型，并计算 resulting Bayesian information criterion 的变化。我们的分析涉及 21 个连续指标，覆盖苏格兰 1964 个区域（包括格拉斯哥及其周边地区），显示社会经济措施，特别是收入和就业率，是贫困的主要驱动因素，而某些健康相关和犯罪相关指标则显得不那么重要。这些发现在变量重要性的方法和对所识别聚类的拟合葡萄结构分析中是一致的。
引用
@article{arxiv.2508.04533,
title = {Cluster-specific ranking and variable importance for Scottish regional deprivation via vine mixtures},
author = {Özge Şahin and Ozan Evkaya and Ariane Hanebeck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.04533},
year = {2025}
}