論文の概要: Inference for BART with Multinomial Outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06823v1
- Date: Mon, 18 Jan 2021 00:59:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-03-27 06:02:10.220436
- Title: Inference for BART with Multinomial Outcomes
- Title（参考訳）: 多項出力を用いたBARTの推論
- Authors: Yizhen Xu, Joseph W. Hogan, Michael J. Daniels, Rami Kantor, Ann
Mwangi
- Abstract要約: MPBARTフレームワークに適合する2つの新しいアルゴリズムを紹介します。
本提案の理論的混合率はkdの既存のアルゴリズムと同等かそれ以上であることを示す。
この研究は、HIV陽性患者の死亡率と入院率に後続の予測分布を発生させることによって動機付けられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1199585259018459
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The multinomial probit Bayesian additive regression trees (MPBART) framework
was proposed by Kindo et al. (KD), approximating the latent utilities in the
multinomial probit (MNP) model with BART (Chipman et al. 2010). Compared to
multinomial logistic models, MNP does not assume independent alternatives and
the correlation structure among alternatives can be specified through
multivariate Gaussian distributed latent utilities. We introduce two new
algorithms for fitting the MPBART and show that the theoretical mixing rates of
our proposals are equal or superior to the existing algorithm in KD. Through
simulations, we explore the robustness of the methods to the choice of
reference level, imbalance in outcome frequencies, and the specifications of
prior hyperparameters for the utility error term. The work is motivated by the
application of generating posterior predictive distributions for mortality and
engagement in care among HIV-positive patients based on electronic health
records (EHRs) from the Academic Model Providing Access to Healthcare (AMPATH)
in Kenya. In both the application and simulations, we observe better
performance using our proposals as compared to KD in terms of MCMC convergence
rate and posterior predictive accuracy.
- Abstract（参考訳）: multinomial probit bayesian additive regression trees (mpbart) フレームワークはkindoらによって提案された。
(kd)は,マルチノミナルプロビット(mnp)モデルの潜在ユーティリティをbart(chipman et al.)で近似する。
2010).
多項ロジスティックモデルと比較して、MNPは独立した代替案を仮定せず、多変量ガウス分布潜在ユーティリティを通して代替案間の相関構造を特定できる。
我々はMPBARTに適合する2つの新しいアルゴリズムを導入し、提案手法の理論的混合速度が既存のKDアルゴリズムと等しいか優れていることを示す。
シミュレーションを通じて,提案手法のロバスト性,基準レベルの選択,結果周波数の不均衡,実用的誤差項に対する事前ハイパーパラメータの仕様について検討する。
この研究は、ケニアのAMPATH(Academic Model Providing Access to Healthcare)からEHR(Electronic Health Record)に基づいて、HIV陽性患者の死亡率と罹患率に関する後続の予測分布を生成することによる。
応用とシミュレーションの両方において,mcmc収束率と後方予測精度の観点からkdと比較して,提案手法により良好な性能が得られた。
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