原文链接：http://tecdat.cn/?p=10932

 

介绍

在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 
可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。

 

数据集：纽约州北部的白血病

为了说明如何与空间模型拟合，将使用纽约白血病数据集。该数据集记录了普查区纽约州北部的许多白血病病例。数据集中的一些变量是：

• ：1978-1982年期间的白血病病例数。

• ：1980年人口。

• ：拥有房屋的人口比例。

• ：65岁以上的人口比例。

• ：到最近的三氯乙烯（TCE）站点的平均反距离。

 

鉴于有兴趣研究纽约州北部的白血病风险，因此首先要计算预期的病例数。这是通过计算总死亡率（总病例数除以总人口数）并将其乘以总人口数得出的：

一旦获得了预期的病例数，就可以使用标准化死亡率（smR）来获得原始的风险估计，该标准是将观察到的病例数除以预期的病例数得出的：

疾病作图

在流行病学中，重要的是制作地图以显示相对风险的空间分布。在此示例中，我们将重点放在锡拉库扎市以减少生成地图的计算时间。因此，我们用锡拉丘兹市的区域创建索引：

可以使用函数（在包中）简单地创建疾病图：

可以轻松创建交互式地图

请注意，先前的地图还包括11个受TCE污染的站点的位置，可以通过缩小看到它。

混合效应模型

泊松回归

我们将考虑的第一个模型是没有潜在随机效应的Poisson模型，因为这将提供与其他模型进行比较的基准。
 

 模型 ：

请注意，它的功能类似于该功能。在此，参数 用于预期的案例数。或  设置了其他参数来计算模型参数的边际
（使用）并计算一些模型选择标准 （使用）。

接下来，可以获得模型的摘要：

具有随机效应的泊松回归

可以通过 在线性预测变量中包括iid高斯随机效应，将潜在随机效应添加到模型中，以解决过度分散问题。

现在，该模式的摘要包括有关随机效果的信息：

添加点估计以进行映射

这两个模型估计 可以被添加到  

 

 

晶格数据的空间模型

格子数据涉及在不同区域（例如，邻里，城市，省，州等）测量的数据。出现空间依赖性是因为相邻区域将显示相似的目标变量值。

  

邻接矩阵

可以使用package中的函数来计算邻接矩阵 。如果其边界 至少在某一点上接触 ，则此功能会将两个区域视为邻居：

这将返回一个具有邻域结构定义的对象：

另外， 当多边形的重心 已知时，可以绘制对象：

 

回归模型

通常情况是，除了\（y_i \）之外，我们还有许多协变量 \（X_i \）。因此，我们可能想对\（X_i \）回归 \（y_i \）。除了 协变量，我们可能还需要考虑数据的空间结构。
可以使用不同类型的回归模型来建模晶格数据：

• 广义线性模型（具有空间随机效应）。

• 空间计量经济学模型。

线性混合模型

一种常见的方法（对于高斯数据）是使用
具有随机效应的线性回归：

\ [
Y = X \ beta + Zu + \ varepsilon
\]

随机效应的向量\（u \）被建模为多元正态分布：

\ [
u \ sim N（0，\ sigma ^ 2_u \ Sigma）
\]

\（\ Sigma \）的定义是，它会引起与相邻区域的更高相关性，\（Z \）是随机效果的设计矩阵，而
\（\ varepsilon_i \ sim N（0，\ sigma ^ 2），i = 1，\ ldots，n \）是一个误差项。

 

空间随机效应的结构

在\（\ Sigma \）中包括空间依赖的方法有很多：

• 同步自回归（SAR）：

\ [
\ Sigma ^ {-1} = [（I- \ rho W）'（I- \ rho W）]
\]

• 条件自回归（CAR）：

\ [
\ Sigma ^ {-1} =（I- \ rho W）
\]

•  （ICAR）：

  \ [
  \ Sigma ^ {-1} = diag（n_i）– W
  \]

  \（n_i \）是区域\（i \）的邻居数。

• \（\ Sigma_ {i，j} \）取决于\（d（i，j）\）的函数。例如：

\ [
\ Sigma_ {i，j} = \ exp \ {-d（i，j）/ \ phi \}
\]

• 矩阵的“混合”（Leroux等人的模型）：

  \ [
  \ Sigma = [（1 – \ lambda）I_n + \ lambda M] ^ {-1}; \ \ lambda \ in（0,1）
  \]

   

ICAR模型

第一个示例将基于ICAR规范。请注意， 使用-函数定义空间潜在效果。这将需要 一个索引来识别每个区域中的随机效应，模型的类型 和邻接矩阵。为此，将使用稀疏矩阵。

BYM模型

Besag，York和Mollié模型包括两个潜在的随机效应：ICAR 潜在效应和高斯iid潜在效应。线性预测变量\（\ eta_i \）
为：

\ [
\ eta_i = \ alpha + \ beta AVGIDIST_i + u_i + v_i
\]

• \（u_i \）是iid高斯随机效应

• \（v_i \）是内在的CAR随机效应

 

Leroux 模型

该模型是使用矩阵的“混合”（Leroux等人的模型）
定义的，以定义潜在效应的精度矩阵：

\ [
\ Sigma ^ {-1} = [（1-\ lambda）I_n + \ lambda M]; \ \ lambda \ in（0,1）
\]

 

为了定义正确的模型，我们应采用矩阵\（C \）如下：

\ [
C = I_n – M; \ M = diag（n_i）– W
\]

然后，\（\ lambda_ {max} = 1 \）和

\ [
\ Sigma ^ {-1} =
\ frac {1} {\ tau}（I_n- \ frac {\ rho} {\ lambda_ {max}} C）=
\ frac {1} {\ tau}（I_n- \ rho（I_n – M））= \ frac {1} {\ tau}（（1- \ rho）I_n + \ rho M）
\]

为了拟合模型，第一步是创建矩阵\（M \）：

我们可以检查最大特征值\（\ lambda_ {max} \）是一个：

该模型与往常一样具有功能。注意，\（C \）矩阵使用参数
传递给函数：

空间计量经济学模型

空间计量经济学是通过 对空间建模略有不同的方法开发的。除了使用潜在效应，还可以对空间 依赖性进行显式建模。 

同步自回归模型（SEM）

该模型包括协变量和误差项的自回归：

\ [
y = X \ beta + u; u = \ rho Wu + e; e \ sim N（0，\ sigma ^ 2）
\]

\ [
y = X \ beta + \ varepsilon; \ varepsilon \ sim N（0，\ sigma ^ 2（I- \ rho W）^ {-1}（I- \ rho W'）^ {-1}）
\]

空间滞后模型（SLM）

该模型包括协变量和响应的自回归：

\ [
y = \ rho W y + X \ beta + e; e \ sim N（0，\ sigma ^ 2）
\]

\ [
y =（I- \ rho W）^ {-1} X \ beta + \ varepsilon; \ \ varepsilon \ sim N（0，\ sigma ^ 2（I- \ rho W）^ {-1}（I- \ rho W'）^ {-1}）
\]

潜在影响

 现在包括一个实验所谓的新的潜在影响，以 符合以下模型：

\ [
\ mathbf {x} =（I_n- \ rho W）^ {-1}（X \ beta + e）
\]

该模型的元素是：

• \（W \）是行标准化的邻接矩阵。

• \（\ rho \）是空间自相关参数。

• \（X \）是协变量的矩阵，系数为\（\ beta \）。

• \（e \）是具有方差\（\ sigma ^ 2 \）的高斯iid误差。

该潜效果的实验，它可以 与所述线性预测其他效果组合。

 

模型定义

为了定义模型，我们需要：

• ：协变量矩阵

• ：行标准化的邻接矩阵

• ：系数\（\ beta \）的精确矩阵

•  范围\（\ RHO \） ，通常由本征值定义

潜在作用是通过参数传递 。在这里，我们创建了一个具有相同名称的列表，以将 所有必需的值保存在一起：

此外，还设置了精度参数\（\ tau \）和空间 自相关参数\（\ rho \）的先验：

先前的定义使用具有不同参数的命名列表。参数 定义了使用之前及其参数。在此，为 精度分配了带有参数\（0.01 \）和\（0.01 \）的伽玛先验值，而 为空间自相关参数指定了带有参数\（1 \） 和\（1 \）的beta先验值（即a间隔\（（（1，1）\））中的均匀先验。

模型拟合

系数的估计显示为随机效应的一部分：

空间自相关以内部比例报告（即 0到1 之间），并且需要重新缩放：

 

结果汇总

 注意空间模型如何产生相对风险的更平滑的估计。

为了选择最佳模型， 可以使用上面计算的模型选择标准：

 

参考文献

Bivand, R., E. Pebesma and V. Gómez-Rubio (2013). Applied spatial data
analysis with R. Springer-Verlag. New York.

 

最受欢迎的见解

1.matlab使用贝叶斯优化的深度学习

2.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现

3.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真

4.R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

5.R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型

6.Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

7.R语言使用贝叶斯 层次模型进行空间数据分析

8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型

9.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现