使用贝叶斯分层模型对纵向多分类动物数据建模

由于涉及的参数数量众多，纵向分类数据的分析可能复杂且不可行，其特征在于过度参数化导致模型不收敛，此外还存在与样本量及过离散有无相关的问题。在此背景下，我们引入贝叶斯分层模型，作为经典统计技术在纵向研究中分析名义多分类数据的替代方法。其理论基础在于使用无信息先验和先进的计算技术，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，从而构建一个稳健且灵活的数据分析框架。作为激励示例，该过程通过农业科学中的一项应用研究加以说明，该研究关注动物福利，评估了猪在十二周内表现出的七种行为类型。结果证明了贝叶斯分层模型在分析纵向名义多分类数据方面的有效性。由于计算过程在 R 软件中实现且代码可用，这项工作将为需要此类分析的人提供支持，特别是在经常遇到纵向分类数据的农业设计中。