Dependent generalized Dirichlet process priors for the analysis of acute lymphoblastic leukemia.
Dependent generalized Dirichlet process priors for the analysis of acute lymphoblastic leukemia.
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用于分析急性淋巴细胞白血病的依赖广义狄利克雷过程先验。
DOI：
10.1093/biostatistics/kxx042
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rosner,GaryL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Barcella,William;DeIorio,Maria;Favaro,Stefano;Rosner,GaryL
我们提出了一种新颖的贝叶斯非参数先验过程，用于对随机离散分布的集合进行建模。该过程是通过在广义狄利克雷过程中包含合适的 Beta 回归框架来定义的，以诱导离散随机分布之间的依赖性。该策略允许对观测值进行协变量相关聚类。该方法的一些优点包括广泛的适用性、易于解释以及高效 MCMC 算法的可用性。这项工作的动机是研究天冬酰胺代谢对一组接受急性淋巴细胞白血病治疗的儿科患者脂质水平的影响。
We propose a novel Bayesian nonparametric process prior for modeling a collection of random discrete distributions. This process is defined by including a suitable Beta regression framework within a generalized Dirichlet process to induce dependence among the discrete random distributions. This strategy allows for covariate dependent clustering of the observations. Some advantages of the proposed approach include wide applicability, ease of interpretation, and availability of efficient MCMC algorithms. The motivation for this work is the study of the impact of asparginage metabolism on lipid levels in a group of pediatric patients treated for acute lymphoblastic leukemia.
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