Hidden Markov models for zero-inflated Poisson counts with an application to substance use.
Hidden Markov models for zero-inflated Poisson counts with an application to substance use.
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DOI：
10.1002/sim.4207
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发表时间：
2011-06-30
影响因子：
2
通讯作者：
Bandyopadhyay, Dipankar
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
DeSantis, StaciaM.;Bandyopadhyay, Dipankar
物质滥用线索反应性研究的范式涉及短期药理学或应激刺激，旨在引起可卡因依赖受试者的应激和渴望反应。目前尚不清楚参与此类研究引起的压力是否会增加寻求药物的行为。我们提出了一个2-状态隐马尔可夫模型建模的数量可卡因滥用每周之前和之后参与的压力和线索反应性研究。假设的潜在状态对应于“高”或“低”使用。为了说明零的优势，我们假设计数数据为零膨胀泊松模型。转移概率取决于前一周的状态、固定的人口统计变量和随时间变化的协变量。我们采用贝叶斯方法进行模型拟合，并使用条件预测纵坐标统计量来证明零膨胀泊松隐马尔可夫模型优于其他模型的纵向计数数据。
Paradigms for substance abuse cue-reactivity research involve short term pharmacological or stressful stimulation designed to elicit stress and craving responses in cocaine-dependent subjects. It is unclear as to whether stress induced from participation in such studies increases drug-seeking behavior. We propose a 2-state Hidden Markov model to model the number of cocaine abuses per week before and after participation in a stress- and cue-reactivity study. The hypothesized latent state corresponds to ‘high’ or ‘low’ use. To account for a preponderance of zeros, we assume a zero-inflated Poisson model for the count data. Transition probabilities depend on the prior week’s state, fixed demographic variables, and time-varying covariates. We adopt a Bayesian approach to model fitting, and use the conditional predictive ordinate statistic to demonstrate that the zero-inflated Poisson hidden Markov model outperforms other models for longitudinal count data.
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DOI：
10.2307/2347570
发表时间：
1992-01-01
影响因子：
1.6
作者：
CARLIN, BP;GELFAND, AE;SMITH, AFM
通讯作者：
SMITH, AFM
影响因子：
4.2
作者：
Back, Sudie E.;Hartwell, Karen;Braly, Kathleen T.
通讯作者：
Braly, Kathleen T.
影响因子：
--
作者：
Brady, Kathleen T.;McRae, Aimee L.;Kreek, Mary Jeanne
通讯作者：
Kreek, Mary Jeanne
一个具有隐藏Markov依赖性阵列CGH数据的潜在类模型。
影响因子：
1.9
作者：
DeSantis SM;Houseman EA;Coull BA;Louis DN;Mohapatra G;Betensky RA
通讯作者：
Betensky RA
影响因子：
3.7
作者：
Dempsey, Jared P.;Back, Sudie E.;Brady, Kathleen T.
通讯作者：
Brady, Kathleen T.