Bayesian nonparametric covariate driven clustering

In this paper we introduce a Bayesian model for clustering individuals with covariates. This model combines the joint distribution of data in the sample, given the parameter and covariates, with a prior for this parameter. Here, the partition of the sample subjects is the parameter, and the prior we assume encourages two subjects to co-cluster when they have similar covariates. Cluster estimates are based on the posterior distribution of the random partition, given data. As an application, we fit our model to a dataset on gap times between recurrent blood donations from AVIS (Italian Volunteer Blood-donors Association), the largest provider of bloodp donations in Italy.

Introduciamo un modello per il clustering di individui in presenza di covariate. Il modello combina la distribuzione congiunta dei dati, condizionatamente al parametero e alle covariate, con una prior per il parametro stesso, secondo l’approccio bayesiano. Qui il parametro `e la partizione dei soggetti nel campione. La prior che introduciamo incoraggia due soggetti a stare nello stesso gruppo se hanno covariate simili. Applicheremo il nostro modello ad un dataset che riguarda le donazioni di sangue ripetute nel tempo.