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Score Matching for Compositional Distributions
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AI
DOI：10.1080/01621459.2021.2016422.png)
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摘要
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由于样本空间上的非负性和sum-to-one约束，成分数据的分析具有挑战性。对于真实数据，通常的情况是，许多组成部分是高度右偏的，具有大量的零。用于组成数据的当前可用模型的主要限制包括以下中的一个或多个: 分布形状方面的灵活性不足; 难以在估计中容纳数据中的零; 以及在中等至高维度中缺乏计算可行性。在本文中，我们提出了一种新模型，即多项式倾斜成对相互作用 (PPI) 模型，用于分析成分数据。最大似然估计是PPI模型的难点。相反，我们提出了新颖的分数匹配估计器，这需要将分数匹配方法扩展到具有边界的黎曼流形。这些新的估计器以封闭形式提供，仿真研究表明它们在实践中表现良好。作为我们的主要应用，我们使用多项式潜在变量模型和潜在变量分布的PPI模型来分析具有固定总数的真实微生物组计数数据。我们证明，在某些条件下，新的得分匹配估计量对于新的多项式潜变量模型中的参数是一致的。
Keyword:
Dirichlet distribution
Latent variables
Microbiome data
Multinomial distribution
Parameter estimation
Zeros
期刊
J
IF:
3
论文数:
5.2K
被引数:
4.8W
机构
引用论文
Elucidating distinct roles of chemical reduction and autotrophic denitrification driven by three iron-based materials in nitrate removal from low carbon-to-nitrogen ratio wastewater.png)
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