分位数混合图模型及其在美国大规模公共枪击事件中的应用
应用统计
2025-01-22 v2 统计方法学
摘要
在过去五十年中，美国经历了数百起大规模公共枪击事件，导致数千名受害者。因其频发性与破坏性，大规模枪击已成为重大公共卫生危害，严重冲击个人与社区的安全与福祉。鉴于该现象的流行病特征，各界已协同努力以理解引发公共大规模枪击的根源，从而实施有效预防策略。我们提出一种分位数混合图模型以探究这一复杂现象域间与域内关系的 intricacies，其中离散与连续变量间的条件关系借助 Parzen 的中分位数定义建模，无需严苛的分布假设。为恢复图结构并仅提取最相关连接，我们采用邻域选择方法，将网络中每个变量的条件中分位数建模为所有其他变量的稀疏函数。我们提出一种两步图估计流程：第一步以半参数方式获得条件中概率，第二步通过求解带 LASSO 惩罚的隐式方程估计模型参数。
引用
@article{arxiv.2309.05084,
title = {Quantile mixed graphical models with an application to mass public shootings in the United States},
author = {Luca Merlo and Marco Geraci and Lea Petrella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05084},
year = {2025}
}