Model Choice and Diagnostics for Linear Mixed-Effects Models Using Statistics on Street Corners

The complexity of linear mixed-effects (LME) models means that traditional diagnostics are rendered less effective. This is due to a breakdown of asymptotic results, boundary issues, and visible patterns in residual plots that are introduced by the model fitting process. Some of these issues are well known and adjustments have been proposed. Working with LME models typically requires that the analyst keeps track of all the special circumstances that may arise. In this paper we illustrate a simpler but generally applicable approach to diagnosing LME models. We explain how to use new visual inference methods for these purposes. The approach provides a unified framework for diagnosing LME fits and for model selection. We illustrate the use of this approach on several commonly available data sets. A large-scale Amazon Turk study was used to validate the methods. R code is provided for the analyses.Comment: 52 pages, 15 figures, 3 table

CLADAG 2021 BOOK OF ABSTRACTS AND SHORT PAPERS

The book collects the short papers presented at the 13th Scientific Meeting of the Classification and Data Analysis Group (CLADAG) of the Italian Statistical Society (SIS). The meeting has been organized by the Department of Statistics, Computer Science and Applications of the University of Florence, under the auspices of the Italian Statistical Society and the International Federation of Classification Societies (IFCS). CLADAG is a member of the IFCS, a federation of national, regional, and linguistically-based classification societies. It is a non-profit, non-political scientific organization, whose aims are to further classification research

New approaches in statistical network data analysis

This cumulative dissertation is dedicated to the statistical analysis of network data. The general approach of combining network science with statistical methodology became very popular in recent years. An important reason for this development lies in the ability of statistical network data analysis to provide a means to model and quantify interdependencies of complex systems. A network can be comprehended as a structure consisting of nodes and edges. The nodes represent general entities that are related via the edges. Depending on the research question at hand, it is either of interest to analyze the dependence structure among the nodes or the distribution of the edges given the nodes. This thesis consists of six contributed manuscripts that are concerned with the latter. Based on statistical models, edges in different dynamic and weighted networks are investigated or reconstructed. To put the contributing articles in a general context, the thesis starts with an introductory chapter. In this introduction, central concepts and models from statistical network data analysis are explained. Besides giving an overview of the available methodology, the advantages and drawbacks of the models are given, supplemented with a discussion of potential extensions and modifications. Content-wise it is possible to divide the articles into two projects. One project is focused on the statistical analysis of international arms trade networks. Two articles are devoted to the global exchange of major conventional weapons with a focus on the dynamic structure of the system and the volume traded. A third article explores latent patterns in the international trade system of small arms and ammunition. Additionally, the arms trade data is used in a survey paper that is concerned with dynamic network models. The second project regards the reconstruction of financial networks from their marginals and includes two articles. All contributing articles are attached in the form as published as a preprint. For publications in scientific journals, the respective sources are given. Additionally, the contributions of all authors are included. All computations were done with the statistical software R and the corresponding code is available from Github.Diese kumulative Dissertation beschäftigt sich mit der statistischen Analyse von Netzwerkdaten. Der generelle Ansatz, interdependente Systeme als Netzwerke zu konzeptualisieren um sie anschließend mit statistischer Methodik zu analysieren, hat in den vergangenen Jahren deutlich an Relevanz gewonnen. Insbesondere die Flexibilität der Methodik, zusammen mit der Möglichkeit komplexe Abhängigkeitsstrukturen zu modellieren, hat zu ihrer Popularität beigetragen. Ein Netzwerk ist ein System, das sich aus Knoten und Kanten zusammensetzt. Dabei sind die Knoten generelle Einheiten, die durch die Kanten miteinander in Verbindung gebracht werden. Je nach Forschungsfrage interessieren entweder die Abhängigkeiten zwischen den Knoten oder die Verteilung der Kanten mit gegebenen Knoten. Diese Arbeit greift mit insgesamt sechs Artikeln den zweiten Ansatz auf. Unter Zuhilfenahme von statistischen Modellen werden die Kanten in verschiedenen binären und gewichteten Netzwerken analysiert, beziehungsweise rekonstruiert. Um der Arbeit einen generellen Kontext zu geben, wird den angehängten Artikeln ein Mantelteil vorangestellt. In diesem wird auf zentrale Konzepte und Modelle der statistischen Netzwerkanalyse eingegangen. Dabei werden die Vorteile als auch die Nachteile der Modelle diskutiert und potenzielle Erweiterungen und Modifikationen beschrieben. Die in dieser Dissertation enthaltenen Artikel lassen sich grob in zwei verschiedene Projekte einordnen. In einem Projekt steht die statistische Modellierung des internationalen Waffenhandels im Fokus. Zwei Artikel untersuchen den globalen Austausch von Großwaffen (Major Conventional Weapons), dabei wird sowohl die dynamische Struktur als auch das gehandelte Waffenvolumen analysiert. Ein weiterer Artikel widmet sich den latenten Strukturen im internationalen Kleinwaffenhandel (Small Arms and Ammunition). Weiterhin werden die Waffenhandelsdaten in einem Übersichtsartikel, der sich mit dynamischen Netzwerkmodellen beschäftigt, verwendet. Das zweite Projekt befasst sich, verteilt über zwei Artikel, mit der Rekonstruktion von finanziellen Netzwerken basierend auf den Randsummen von Netzwerkmatrizen. Alle in dieser Dissertation angehängten Artikel befinden sich in der Form, in der sie als Vorabversion veröffentlicht wurden. Bei Veröffentlichungen in Fachjournalen wird die jeweilige Quelle angegeben. Zudem wird vor jedem Artikel der Beitrag des jeweiligen Autors angegeben. Sämtliche Analysen wurden mit der statistischen Software R durchgeführt. Der dazugehörige Code ist über Github verfügbar

New approaches in statistical network data analysis

This cumulative dissertation is dedicated to the statistical analysis of network data. The general approach of combining network science with statistical methodology became very popular in recent years. An important reason for this development lies in the ability of statistical network data analysis to provide a means to model and quantify interdependencies of complex systems. A network can be comprehended as a structure consisting of nodes and edges. The nodes represent general entities that are related via the edges. Depending on the research question at hand, it is either of interest to analyze the dependence structure among the nodes or the distribution of the edges given the nodes. This thesis consists of six contributed manuscripts that are concerned with the latter. Based on statistical models, edges in different dynamic and weighted networks are investigated or reconstructed. To put the contributing articles in a general context, the thesis starts with an introductory chapter. In this introduction, central concepts and models from statistical network data analysis are explained. Besides giving an overview of the available methodology, the advantages and drawbacks of the models are given, supplemented with a discussion of potential extensions and modifications. Content-wise it is possible to divide the articles into two projects. One project is focused on the statistical analysis of international arms trade networks. Two articles are devoted to the global exchange of major conventional weapons with a focus on the dynamic structure of the system and the volume traded. A third article explores latent patterns in the international trade system of small arms and ammunition. Additionally, the arms trade data is used in a survey paper that is concerned with dynamic network models. The second project regards the reconstruction of financial networks from their marginals and includes two articles. All contributing articles are attached in the form as published as a preprint. For publications in scientific journals, the respective sources are given. Additionally, the contributions of all authors are included. All computations were done with the statistical software R and the corresponding code is available from Github.Diese kumulative Dissertation beschäftigt sich mit der statistischen Analyse von Netzwerkdaten. Der generelle Ansatz, interdependente Systeme als Netzwerke zu konzeptualisieren um sie anschließend mit statistischer Methodik zu analysieren, hat in den vergangenen Jahren deutlich an Relevanz gewonnen. Insbesondere die Flexibilität der Methodik, zusammen mit der Möglichkeit komplexe Abhängigkeitsstrukturen zu modellieren, hat zu ihrer Popularität beigetragen. Ein Netzwerk ist ein System, das sich aus Knoten und Kanten zusammensetzt. Dabei sind die Knoten generelle Einheiten, die durch die Kanten miteinander in Verbindung gebracht werden. Je nach Forschungsfrage interessieren entweder die Abhängigkeiten zwischen den Knoten oder die Verteilung der Kanten mit gegebenen Knoten. Diese Arbeit greift mit insgesamt sechs Artikeln den zweiten Ansatz auf. Unter Zuhilfenahme von statistischen Modellen werden die Kanten in verschiedenen binären und gewichteten Netzwerken analysiert, beziehungsweise rekonstruiert. Um der Arbeit einen generellen Kontext zu geben, wird den angehängten Artikeln ein Mantelteil vorangestellt. In diesem wird auf zentrale Konzepte und Modelle der statistischen Netzwerkanalyse eingegangen. Dabei werden die Vorteile als auch die Nachteile der Modelle diskutiert und potenzielle Erweiterungen und Modifikationen beschrieben. Die in dieser Dissertation enthaltenen Artikel lassen sich grob in zwei verschiedene Projekte einordnen. In einem Projekt steht die statistische Modellierung des internationalen Waffenhandels im Fokus. Zwei Artikel untersuchen den globalen Austausch von Großwaffen (Major Conventional Weapons), dabei wird sowohl die dynamische Struktur als auch das gehandelte Waffenvolumen analysiert. Ein weiterer Artikel widmet sich den latenten Strukturen im internationalen Kleinwaffenhandel (Small Arms and Ammunition). Weiterhin werden die Waffenhandelsdaten in einem Übersichtsartikel, der sich mit dynamischen Netzwerkmodellen beschäftigt, verwendet. Das zweite Projekt befasst sich, verteilt über zwei Artikel, mit der Rekonstruktion von finanziellen Netzwerken basierend auf den Randsummen von Netzwerkmatrizen. Alle in dieser Dissertation angehängten Artikel befinden sich in der Form, in der sie als Vorabversion veröffentlicht wurden. Bei Veröffentlichungen in Fachjournalen wird die jeweilige Quelle angegeben. Zudem wird vor jedem Artikel der Beitrag des jeweiligen Autors angegeben. Sämtliche Analysen wurden mit der statistischen Software R durchgeführt. Der dazugehörige Code ist über Github verfügbar

Tag based Bayesian latent class models for movies : economic theory reaches out to big data science

For the past 50 years, cultural economics has developed as an independent research specialism. At its core are the creative industries and the peculiar economics associated with them, central to which is a tension that arises from the notion that creative goods need to be experienced before an assessment can be made about the utility they deliver to the consumer. In this they differ from the standard private good that forms the basis of demand theory in economic textbooks, in which utility is known ex ante. Furthermore, creative goods are typically complex in composition and subject to heterogeneous and shifting consumer preferences. In response to this, models of linear optimization, rational addiction and Bayesian learning have been applied to better understand consumer decision- making, belief formation and revision. While valuable, these approaches do not lend themselves to forming verifiable hypothesis for the critical reason that they by-pass an essential aspect of creative products: namely, that of novelty. In contrast, computer sciences, and more specifically recommender theory, embrace creative products as a study object. Being items of online transactions, users of creative products share opinions on a massive scale and in doing so generate a flow of data driven research. Not limited by the multiple assumptions made in economic theory, data analysts deal with this type of commodity in a less constrained way, incorporating the variety of item characteristics, as well as their co-use by agents. They apply statistical techniques supporting big data, such as clustering, latent class analysis or singular value decomposition. This thesis is drawn from both disciplines, comparing models, methods and data sets. Based upon movie consumption, the work contrasts bottom-up versus top-down approaches, individual versus collective data, distance measures versus the utility-based comparisons. Rooted in Bayesian latent class models, a synthesis is formed, supported by the random utility theory and recommender algorithm methods. The Bayesian approach makes explicit the experience good nature of creative goods by formulating the prior uncertainty of users towards both movie features and preferences. The latent class method, thus, infers the heterogeneous aspect of preferences, while its dynamic variant- the latent Markov model - gets around one of the main paradoxes in studying creative products: how to analyse taste dynamics when confronted with a good that is novel at each decision point. Generated by mainly movie-user-rating and movie-user-tag triplets, collected from the Movielens recommender system and made available as open data for research by the GroupLens research team, this study of preference patterns formation for creative goods is drawn from individual level data