Log-ratio methods in mixture models for compositional data sets
Comas-Cufí, Marc (Universitat de Girona. Departament d'Informàtica, Matemàtica Aplicada i Estadística)
Martín-Fernández, Josep-Antoni (Universitat de Girona. Departament d'Informàtica, Matemàtica Aplicada i Estadística)
Mateu-Figueras, Glòria (Universitat de Girona. Departament d'Informàtica, Matemàtica Aplicada i Estadística)

Date:	2016
Abstract:	When traditional methods are applied to compositional data misleading and incoherent results could be obtained. Finite mixtures of multivariate distributions are becoming increasingly important nowadays. In this paper, traditional strategies to fit a mixture model into compositional data sets are revisited and the major difficulties are detailed. A new proposal using a mixture of distributions defined on orthonormal log-ratio coordinates is introduced. A real data set analysis is presented to illustrate and compare the different methodologies.
Rights:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Language:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Subject:	Compositional data ; Finite mixture ; Log ratio ; Model-based clustering ; Normal distribution ; Orthonormal coordinates ; Simplex
Published in:	SORT : statistics and operations research transactions, Vol. 40 Núm. 2 (July-December 2016) , p. 349-374 (Articles) , ISSN 2013-8830

Adreça alternativa: https://raco.cat/index.php/SORT/article/view/316149

26 p, 2.4 MB

The record appears in these collections:
Articles > Published articles > SORT
Articles > Research articles