基于模型的投票记录的鲁棒聚类
统计方法学
2018-05-14 v1 应用统计
摘要
我们通过借鉴污染正态混合分布的思想，探索在美国国会投票记录中发现极端投票模式的可能性。提出了一种基于污染正态分布的潜特质混合模型。我们假设低维连续潜变量来自污染正态分布，从而在聚类的同时捕捉观测二元数据中的极端模式。我们特别考虑将该模型用于投票记录分析。该模型应用于一个涵盖 16 项议题的美国国会投票数据集。需注意，此方法是文献中首个处理带有潜在极端模式的二元数据的混合模型实例。
引用
@article{arxiv.1805.04203,
title = {Robust Model-Based Clustering of Voting Records},
author = {Yang Tang and Paul D. McNicholas and Antonio Punzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.04203},
year = {2018}
}