Bayesian structured additive distributional regression for multivariate responses
Bayesian structured additive distributional regression for multivariate responses
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多变量响应的贝叶斯结构化加性分布回归
DOI：
10.1111/rssc.12090
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Klasen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Klasen
我们提出了一种统一的贝叶斯方法，用于多元结构化加性分布回归分析，包括大量连续、离散和潜在的多元响应分布，其中这些潜在复杂分布的每个参数都由结构化加性预测器建模。后者是不同类型协变量效应的加性组合，如连续协变量的非线性效应、随机效应、空间效应或相互作用效应。基于迭代加权最小二乘近似和多元高斯先验的通用、计算效率高的马尔可夫链蒙特卡罗算法来实现推理，以增强功能效应的特定性质。说明我们方法的应用包括印度慢性和急性儿童营养不良风险因素的联合模型，以及研究德国选举结果驱动因素的生态回归。
We propose a unified Bayesian approach for multivariate structured additive distributional regression analysis comprising a huge class of continuous, discrete and latent multivariate response distributions, where each parameter of these potentially complex distributions is modelled by a structured additive predictor. The latter is an additive composition of different types of covariate effects, e.g. non-linear effects of continuous covariates, random effects, spatial effects or interaction effects. Inference is realized by a generic, computationally efficient Markov chain Monte Carlo algorithm based on iteratively weighted least squares approximations and with multivariate Gaussian priors to enforce specific properties of functional effects. Applications to illustrate our approach include a joint model of risk factors for chronic and acute childhood undernutrition in India and ecological regressions studying the drivers of election results in Germany.
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