识别英国下议院中的脱欧投票模式：基于具有灵活伴随协变量效应的贝叶斯混合模型的分析
统计方法学
2024-02-13 v2 应用统计
摘要
自2016年脱欧公投以来，脱欧及其影响一直是持续受关注的话题。2019年，下议院作为脱欧批准程序的一部分举行了若干次“指示性”和“有意义”投票。我们调查了议员在这些投票中的投票行为，以深入了解脱欧批准过程。特别地，我们开发了一个带伴随协变量的混合模型，用以识别具有相似投票行为的议员群体，同时考虑议员的特征。该方法的新颖之处在于用于建模伴随协变量对混合成分权重影响的灵活结构，其中（可能非线性的）项表示为协变量的光滑函数。结果表明，该方法能够量化议员年龄及其所代表选区的偏好与竞争程度对其脱欧立场的影响。这有助于将上述政治家分组为同质簇，其构成与政党构成有明显差异。
引用
@article{arxiv.2105.12852,
title = {Identifying Brexit voting patterns in the British House of Commons: an analysis based on Bayesian mixture models with flexible concomitant covariate effects},
author = {Marco Berrettini and Giuliano Galimberti and Saverio Ranciati and Thomas Brendan Murphy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12852},
year = {2024}
}
备注
This is the Authors' original version of an article accepted for pubblication in the Journal of the Royal Statistical Society - Series C published by Oxford University Press