Additive mixed models with approximate Dirichlet process mixtures: the EM approach
Additive mixed models with approximate Dirichlet process mixtures: the EM approach
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具有近似狄利克雷过程混合物的加性混合模型：EM 方法
DOI：
10.1007/s11222-014-9475-z
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发表时间：
2016
影响因子：
2.2
通讯作者：
Heinzl
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Heinzl
本文研究了具有非线性时间趋势的纵向数据的加性混合模型。作为随机效应分布的近似Dirichlet过程的混合物，提出了基于截断版本的Dirichlet过程的棒断裂表示，并提供了一个高斯混合与数据驱动的混合物成分的数量的选择。规范的主要优点是它能够识别具有相似随机效应结构的受试者群。对于趋势曲线的估计，使用惩罚样条的混合模型表示。给出了一个期望最大化算法，解决了估计问题，并表现出优于马尔可夫链蒙特卡罗方法，这是典型的Dirichlet过程建模时使用。该方法进行了评估，在模拟研究和茶碱数据和儿童的体重指数配置文件。
We consider additive mixed models for longitudinal data with a nonlinear time trend. As random effects distribution an approximate Dirichlet process mixture is proposed that is based on the truncated version of the stick breaking presentation of the Dirichlet process and provides a Gaussian mixture with a data driven choice of the number of mixture components. The main advantage of the specification is its ability to identify clusters of subjects with a similar random effects structure. For the estimation of the trend curve the mixed model representation of penalized splines is used. An Expectation-Maximization algorithm is given that solves the estimation problem and that exhibits advantages over Markov chain Monte Carlo approaches, which are typically used when modeling with Dirichlet processes. The method is evaluated in a simulation study and applied to theophylline data and to body mass index profiles of children.
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