使用潜变量模型基于资产状况对南非家庭进行聚类
应用统计
2014-08-01 v2 统计方法学
摘要
Agincourt 健康与人口监测系统自 2001 年起开展两年一度的家庭资产调查，旨在量化南非东北部农村人口的家庭社会经济地位（SES）。该调查包含二元、有序和无序项目。在缺乏收入或支出数据的情况下，通过基于资产状况将家庭聚类为同质群体，对研究人群的 SES 格局进行了探索和描述。本文提出了一种基于潜变量模型的 Agincourt 家庭聚类方法。在对二元或有序项目进行建模时，采用了项目反应理论模型。对于无序调查项目，使用了本质上类似于多项 Probit 模型的因子分析模型。这两种模型类型都具有底层的潜变量结构——本文利用了这种相似性，将模型结合起来，生成了一个能够处理混合数据类型的混合模型。此外，考虑了该混合模型的混合形式，以在混合二元、有序和无序响应数据的背景下提供聚类能力。所提出的模型被称为混合数据因子分析器混合模型（MFA-MD）。将 MFA-MD 模型应用于调查数据，将 Agincourt 家庭聚类为同质群体。该模型在贝叶斯范式下使用马尔可夫链蒙特卡洛算法进行估计。所得的直观分组结果为 Agincourt 地区内不同的社会经济阶层提供了深刻见解。
引用
@article{arxiv.1401.5343,
title = {Clustering South African households based on their asset status using latent variable models},
author = {Damien McParland and Isobel Claire Gormley and Tyler H. McCormick and Samuel J. Clark and Chodziwadziwa Whiteson Kabudula and Mark A. Collinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.5343},
year = {2014}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/14-AOAS726 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)