# Inclusion dans la thèse

Ce modèle ci est une proposition pour remettre en cause l'hypothèse du LBM d'indépendance des $Z_{i}$ en définissant une structure de dépendance dépendantes de la phylogénie.

# Idée du modèle

![[local_macros.tex]]

$$
\newcommand{\ilr}{\operatorname{ilr}}
\newcommand{\clr}{\operatorname{clr}}
\newcommand{\Cat}{\operatorname{Cat}}
$$

Pierre a proposé que l'on pose une structure latente sur les $\pmb{Z}$. C'est à dire

$$
\begin{aligned}

& P \sim \Normal_{n_1, K-1} (O_{n_1, K-1}, \Sigma, \sigma^2 Id_{K-1}), \\

\forall i \in \{1,\dots,n_1\}, & Z_i \mid P_i \overset{ind}{\sim} \Cat_{K} ({\ilr}^{-1}(P_i) = \pi_{1:K}^{(i)}), \\

\forall j \in \{1,\dots,n_2\}, & W_j \overset{iid}{\sim} \Cat_R (\rho_{1:R}),\\

\forall i,j \in \{1,\dots,n_1\}\times\{1,\dots,n_2\}, & Y_{ij} \mid Z_i = k, W_j = r \overset{ind}{\sim} \mathcal{F}(\alpha_{qr}),

\end{aligned}
$$

avec $\Sigma$, la matrice de variance-covariance déterminée en fonction de l'apparentement (phylogénétique) des noeuds.

```tikz
\usepackage{tikz}

\usepackage{amsmath,amssymb}

\usetikzlibrary{

arrows.meta,

positioning,

shapes.geometric,

calc,

fit

}

  

\begin{document}

\begin{tikzpicture}[

font=\sffamily,

>=Latex,

node distance=1cm and 0.25cm,

directed/.style={-{Latex}, line width=0.8pt, draw=gray!75},

bidirected/.style={-, line width=0.8pt, draw=red!75},

base/.style={

draw=gray!70,

line width=0.9pt,

align=center,

inner sep=4pt

},

prior/.style={base,rectangle,rounded corners=1pt,fill=blue!7},

latent/.style={base,rectangle,rounded corners=6pt,fill=teal!8},

known/.style={base,diamond,aspect=1.35,fill=orange!12},

observed/.style={base,circle,fill=purple!8},

plate/.style={

draw=black!60,

rounded corners,

inner sep=8pt

}

]

  

%--------------------------------------------------

% Row clustering

%--------------------------------------------------

  

\node[prior] (sigma) {$\sigma^2$};

\node[known,right=of sigma] (Sigma) {$\Sigma$};

  

\node[latent,below=of sigma] (Pi) {$P_i$};

\node[latent,below=0.5cm of Pi] (Zi) {$Z_i$};

  

\draw[directed] (sigma) -- (Pi);

\draw[directed] (Sigma) -- (Pi);

\draw[directed] (Pi) -- (Zi);

  

%--------------------------------------------------

% Column clustering

%--------------------------------------------------

\node[latent,right=2.5cm of Zi] (Wj) {$W_j$};

  

\node[prior] (rho) at (Wj |- sigma) {$\rho$};

  

\draw[directed] (rho) -- (Wj);

  

%--------------------------------------------------

% Observation

%--------------------------------------------------

  

\node[observed] (Yij)

at ($(Zi)!0.5!(Wj)+(0,-0.9)$)

{$Y_{ij}$};

  

\draw[directed] (Zi) -- (Yij);

\draw[directed] (Wj) -- (Yij);

  

\draw[bidirected] (Zi) -- (Wj);

  

%--------------------------------------------------

% Intercept

%--------------------------------------------------

  

\node[prior] (alpha)

at ($(Yij)+(0,-2.5)$)

{$\alpha$};

  

\draw[directed] (alpha) -- (Yij);

  

\draw[bidirected] (alpha) -- (Zi);

\draw[bidirected] (alpha) -- (Wj);

  

%--------------------------------------------------

% Plates

%--------------------------------------------------

  

\node[plate,fit=(Pi)(Zi),label={[align=center]left:$i=1,\ldots,n_1$}] {};

  

\node[plate,fit=(Wj),label={[align=center]right:$j=1,\ldots,n_2$}] {};

  

\node[plate,

fit=(Yij),

label=below right:{$(i,j)$}] {};

  

\end{tikzpicture}

\end{document}
```

# Détails sur $\ilr$

L'*Isometric Log Ratio* est une transformation qui permet d'envoyer de façon bijective des données depuis le simplexe $\Delta_{K}$ vers $\R^{(K-1)}$. Elle se construit à partir de la transformation *Center Log Ratio* ($\clr$), définie comme:

$$
\clr(\pmb{x}) = (\log(\frac{x_j}{\sqrt[n]{\prod^{n}_{i=1} x_i}}))_{j = 1,\dots,n} = (\log(x_j)- \frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1} \log(x_i))_{j = 1,\dots,n}.
$$

On peut ensuite définir l'ilr en prenant $\Psi$ une base orthonormée de $\Delta_{K}$:

$$
\ilr(\pmb{x}) = \clr(\pmb{x}) \Psi^{\top}
$$

Dans [[@hronImputationMissingValues2010]], les auteurs définissent la base suivante:

$$
\ilr(\pmb{x}) = (z_1,\dots,z_{K-1})^{\top}, z_j = \sqrt{\frac{K-j}{K-j+1}} \log\biggl(\frac{\sqrt[K-j]{\prod_{l=j+1}^{K} x_l}}{x_j}\biggr) = \sqrt{\frac{K-j}{K-j+1}} \bigl[\frac{1}{K-j}\sum_{l=j+1}^{K}[\log(x_l)] - \log(x_j)\bigr]
$$

D'où l'on obtient la formule de la base suivante :

$$
\begin{aligned}

\psi_j & = \sqrt{\frac{K-j}{K-j+1}} \Biggl( \underbrace{0,\dots,0}_{j-1},-1,\underbrace{\frac{1}{K-j},\dots,\frac{1}{K-j}}_{K-j}\Biggr) \\
\end{aligned}
$$

avec $j\in\{1,\dots,K-1\}$, $\Psi$ est donc de taille $K-1\times K$.

Donc on obtient la matrice :

$$
\begin{aligned}
\Psi & = \begin{pmatrix}

- \sqrt{\frac{K-1}{K}} & \frac{1}{K-1}\sqrt{\frac{K-1}{K}} & \dots & \frac{1}{K-1}\sqrt{\frac{K-1}{K}} \\

0 & - \sqrt{\frac{K-2}{K-1}} & \dots & \frac{1}{K-2}\sqrt{\frac{K-2}{K-1}} \\

\vdots & & \ddots & \vdots \\

0 & \dots & - \sqrt{\frac{1}{2}} & \sqrt{\frac{1}{2}}
\end{pmatrix}
\end{aligned}
$$

Et d'après [[@williamsSimplextoEuclideanBijectionConjugate2026]] on a que pour $z\in\mathbb{R}^K$

$$
\ilr^{-1} (z)= \operatorname{softmax}(\Psi z) = x \in \Delta_{K}
$$

# Détails sur le calcul des directions privilégiées

Avec une base orthonormée $\Psi$ on peut calculer les directions privilégiée de la transformation $\ilr^{-1}$.

On sait qu'on cherche le vecteur $v_{k}$ qui est envoyé par $\Psi^{\top}$ sur $s_{k}$ :

$$
\begin{align*}
\Psi^{\top} v_{k} & = s_{k}\\
\implies \Psi\Psi^{\top} v_{k} &= \Psi s_{k} \\
\end{align*}
$$

Mais $\Psi$ étant une base orthonormée, on sait que $\Psi\Psi^{\top} = Id$ et donc :

$$
v_{k} =\Psi s_{k}
$$

Et afin de chercher les directions particulière envoyées sur les sommets du simplexe, on cherche $s_{k}^{\top} = (-M,\dots,0,\dots, -M)$ avec le $0$ en $k$ième position.

# Lois conditionnelles pour échantillonage de Gibbs

- [ ] Écrire pour loi d'émission Poisson et Binomiale négative (une conjuguée et l'autre MH)

## Loi de $P_i\mid Z_i, P_{-i}, \sigma^2$

On va vouloir simuler selon $p(P_i\mid Z_i, P_{-i}, \sigma^2) \propto p(Z_i\mid P_i) p(P_i\mid P_{-i}, \sigma^2)$. $p(Z_i\mid P_i)$ est une loi catégorielle, nommément $Z_i \mid P_i \sim \Cat_{K} ({\ilr}^{-1}(P_i)$). Pour $P_i|P_{-i}, \sigma^2$, il faut expliciter les formules:

$$
vec(P) \sim \Normal_{n(K-1)}(0, \sigma^2 I_{K-1} \otimes \Sigma), \Omega = (\sigma^2 I_{K-1} \otimes \Sigma)^{-1} = \frac{1}{\sigma^2}I_{K-1} \otimes \Sigma^{-1}
$$

En notant:

$$
\Theta = \Sigma^{-1}, \Omega = \frac{1}{\sigma^2}I_{K-1} \otimes \Theta
$$

En utilisant la formule suivante pour les vecteurs gaussiens conditionnés:

$$
\pmb{x} \sim \Normal(\pmb{\mu}, \Sigma) \qquad x_i \mid \pmb{x_{-i}} \sim \Normal(\mu_{i} - \Sigma_{i,i}\Sigma_{i,-i}^{-1}(\pmb{x_{-i}} - \pmb{\mu_{-i}}), \Sigma_{i,i} - \Sigma_{i,-i}\Sigma_{-i-,-i}^{-1}\Sigma_{-i,i}),
$$

Ce qui donne pour notre application:

$$
P_i\mid P_{-i} \sim \Normal_{K-1}(M_i + \Sigma_{i,-i} \Sigma^{-1}_{-i,-i}(P_{-i} - M_{-i}), \sigma^2(\Sigma_{i,i} - \Sigma_{i,-i}\Sigma^{-1}_{-i,-i}\Sigma_{-i,i})I_{K-1})
$$

On peut alors ici faire du *Metropolis within Gibbs* pour simuler la loi $P_i\mid P_{-i}, Z_i, \sigma^2$.

Pour tout $i$ :

```pseudo
\begin{algorithm}

\begin{algorithmic}

\State $P_i^c \gets \sim P_i\mid P_{-i}^{(t)}$

\State $\alpha \gets \frac{p(Z_i\mid P_i^c)}{p(Z_i\mid P_i^{(t)})}$, le taux d'acceptation. Simplification grâce au choix du noyau de transition.

\State $u \gets \sim \mathcal{U}(0,1)$

\If{$u\leq \alpha$}

\State $P_i^{(t+1)} \gets P_i^c$

\Else

\State $P_i^{(t+1)} \gets P_i^{(t)}$

\EndIf

\end{algorithmic}

\caption{Metropolis within Gibbs}
\end{algorithm}
```

## Loi de $\sigma^2\mid P$

$\DeclareMathOperator{\Inv}{Inv}$

On a un prior $\Inv-\Gamma$ sur $\sigma^{2}$ et on sait qu'il est conjugué avec la loi normale et il l'est aussi avec la loi normale matricielle (se voit grâce à la définition vectorisée de la loi normale matricielle).

La vraisemblance des $P$ et le prior sur $\sigma^2$

$$
\begin{align*}
p(P\mid \sigma^2) &= \frac{\exp\left( -\frac{1}{2\sigma^2} Tr((P-M)^{\top}\Sigma^{-1}(P-M)\right)}{(2\pi)^{n(K-1)/2}(\sigma^{2})^{n/2}|\Sigma|^\frac{(K-1)}{2}}\\
p(\sigma^2|\alpha_{0},\beta_{0}) & = \frac{\beta_{0}^{\alpha_{0}}}{\Gamma(\alpha_{0})} \left( \frac{1}{\sigma²}\right)^{\alpha_{0}+1} \exp\left( -\frac{\beta_{0}}{\sigma²} \right)
\end{align*}
$$

Et alors on a par le théorème de Bayes:

$$
\begin{align*}
p(\sigma^2 \mid P)  
\propto  
\left(\frac{1}{\sigma^2}\right)^{\boxed{\alpha_0+\frac{n}{2}}+1}  
\exp\!\left(  
-\frac{1}{\sigma^2}  
\left[  
\boxed{\beta_0  
+  
\frac{1}{2}  
\operatorname{Tr}\!\left(  
(P-M)^{\top}\Sigma^{-1}(P-M)  
\right)}  
\right]  
\right).
\end{align*}
$$

Avec donc

$$
\sigma^{2}\mid P \sim \Inv-\Gamma (\alpha_{0}+\frac{n}{2}, \beta_0+\frac{1}{2}
\operatorname{Tr}\!\left((P-M)^{\top}\Sigma^{-1}(P-M)\right)
$$

## Loi de $\rho\mid W$

On pose un prior Dirichlet sur $\boldsymbol{\rho}\sim Dir(\gamma_{1},\dots,\gamma_{r},\dots,\gamma_{R})$ qui est conjugué avec la loi Catégorielle:

$$
\begin{align*}

p(\boldsymbol{\rho}|\boldsymbol{\gamma}) &= \frac{1}{B(\boldsymbol{\gamma})} \prod_{r = 1}^{R}\rho_{r}^{\gamma_{r}-1}\\

p(W\mid \boldsymbol{\gamma}) &= \prod_{j=1}^{n_{2}} p(W_{j}\mid \boldsymbol{\gamma})\\

& = \prod_{j=1}^{n_{2}} \prod_{r=1}^{R} \rho_{r}^{\mathbb{1}_{W_{j}=r}}\\

p(\pmb{\rho}\mid W) &\propto p(W\mid \pmb{\rho}) p(\pmb{\rho}\mid\boldsymbol{\gamma})\\

& \propto \prod_{j=1}^{n_{2}} \prod_{r=1}^{R} \rho_{r}^{\mathbb{1}_{W_{j}=r}} \rho_{r}^{\gamma_{r}-1} = \prod_{j=1}^{n_{2}} \prod_{r=1}^{R} \rho_{r}^{\mathbb{1}_{W_{j}=r}+\gamma_{r}-1}\\

& \propto \prod_{r=1}^{R} \prod_{j=1}^{n_{2}} \rho_{r}^{\mathbb{1}_{W_{j}=r}+\gamma_{r}-1} = \prod_{r=1}^{R} \rho_{r}^{\sum_{j=1}^{n_{2}}(\mathbb{1}_{W_{j}=r})+\gamma_{r}-1}\\

& \propto \prod_{r=1}^{R} \rho_{r}^{\boxed{N_{r}+\gamma_{r}}-1}

\end{align*}
$$

avec $N_r = \sum_{j=1}^{n_{2}} \mathbb{1}_{W_{j}=r}$, le comptage des $W_{j}$ qui valent $r$.

Et on trouve ainsi que $\boldsymbol{\rho}\mid W\sim Dir(N_{1}+\gamma_{1},\dots,,N_{r}+\gamma_{r},\dots,N_{R}+\gamma_{R})$.

*Usuellement*, on prend $\gamma_r = \frac{1}{R}$ (Jeffreys) selon Wikipédia si proche de 0 favorise parcimonie, tandis que 1 charge uniformément.

- [ ] Tester les effets du prior sur Dirichlet

## Loi de $Z\mid\alpha ,P,Y,W$

```tikz
\usepackage{tikz}

\usepackage{amsmath,amssymb}

\usetikzlibrary{arrows.meta,positioning,shapes.geometric,calc}

\begin{document}

\begin{tikzpicture}[

font=\sffamily,

node distance=1.35cm and 2.0cm,

>=Latex,

directed/.style={-{Latex}, line width=0.8pt, draw=gray!75},

bidirected/.style={-, line width=0.8pt, draw=red!75},

base/.style={draw=gray!70, line width=0.9pt, align=center, inner sep=5pt, text=black},

prior/.style={base, rectangle, rounded corners=1pt, fill=blue!7},

latent/.style={base, rectangle, rounded corners=6pt, fill=teal!8},

known/.style={base, diamond, aspect=1.35, fill=orange!12, inner sep=2pt},

observed/.style={base, circle, fill=purple!8,inner sep=1pt}

]

  

% Nodes: variance and covariance hyperparameters

\node[prior] (sigma) at (0, 2.8) {$\sigma^2$};

\node[known] (Sigma) at (3.2,2.8) {$\Sigma$};

  

% Nodes: latent probabilities

\node[latent] (Pi) [below of = sigma] {$P_i$};

\node[latent] (Pip) [below of = Sigma] {$P_{i^{\prime}}$};

  

% Nodes: latent assignments

\node[latent] (Zi) [below of = Pi] {$Z_i$};

\node[latent] (Zip) [below of = Pip] {$Z_{i^{\prime}}$};

  

% Nodes: observed response vectors

\node[observed] (Yidot) [below of = Zi] {$Y_{i,\bullet}$};

\node[observed] (Yipdot) [below of = Zip] {$Y_{i^{\prime},\bullet}$};

  

% Nodes: shared weights and correlation parameters

\node[prior] (rho) at ($(Zi)!0.5!(Zip)$) {$\boldsymbol{\rho}_{1:R}$};

\node[latent] (W) [below of = rho] {$W$};

  

% Node: intercept/offset parameter

\node[prior] (alpha) [below of = W] {$\alpha$};

  

% Directed edges from hyperparameters to latent probabilities

\draw[directed] (sigma) -- (Pi);

\draw[directed] (Sigma) -- (Pi);

\draw[directed] (sigma) -- (Pip);

\draw[directed] (Sigma) -- (Pip);

  

% Directed edges through latent assignments to observations

\draw[directed] (Pi) -- (Zi);

\draw[directed] (Pip) -- (Zip);

\draw[directed] (Zi) -- (Yidot);

\draw[directed] (Zip) -- (Yipdot);

  

% Directed edges from correlation parameters through W to observations

\draw[directed] (rho) -- (W);

\draw[directed] (W) -- (Yidot);

\draw[directed] (W) -- (Yipdot);

  

% Directed effects of alpha on observations

\draw[directed] (alpha) -- (Yidot);

\draw[directed] (alpha) -- (Yipdot);

  

% Bidirectional associations involving alpha

\draw[bidirected] (alpha) -- (W);

\draw[bidirected] (alpha) -- (Zi);

\draw[bidirected] (alpha) -- (Zip);

  

\end{tikzpicture}

\end{document}
```

Du DAG détaillé ci-dessus on peut déduire que pour chaque $Z_{i}$ on doit regarder la loi de $Z_{i}\mid Y_{i,\bullet},\alpha,W,P_{i}$

$$
\begin{align*}
p(Z_{i}\mid Y_{i,\bullet},\alpha,W,P_{i}) &\propto p(Y_{i,\bullet}\mid Z_{i},\alpha,W,P_{i})p(Z_{i}\mid W, \alpha, P_{i}) \\
& \propto p(Y_{i,\bullet}\mid Z_{i}, \alpha, W)p(Z_{i}\mid P_{i})
\end{align*}
$$

car $Z_{i}\bot(W,\alpha)\mid P_{i}$ et $Y_{i,\bullet}\bot P_{i}\mid Z_{i}$.

On a :

$$
 \begin{align*}
  p(Z_{i}\mid P_{i}) & = \ilr^{-1}(P_{i}) = (\pi_{i,1},\dots,\pi_{i,k},\dots,\pi_{i,K}) \\
  p(Y_{i,\bullet}\mid Z_{i}, \alpha, W) & = \prod_{j=1}^{n_{2}} \alpha_{Z_{i},W_{j}}^{Y_{ij}}(1- \alpha_{Z_{i},W_{j}})^{1-Y_{ij}} \\
  p(Z_{i} = k \mid P_{i}) & = \pi_{i,k} \\
  p(Y_{i,\bullet}\mid Z_{i} = k, \alpha, W) & = \prod_{j=1}^{n_{2}} \prod_{r=1}^{R}\alpha_{k,r}^{\mathbb{1}_{W_{j} = r} Y_{ij}}(1- \alpha_{k,r})^{\mathbb{1}_{W_{j} = r}(1-Y_{ij})} \\
  & = \prod_{r=1}^{R} \alpha_{k,r}^{\sum_{j=1}^{n_{2}}W_{jr}Y_{ij}} (1-\alpha_{k,r})^{\sum_{j=1}^{n_{2}}W_{jr}(1-Y_{ij})}
 \end{align*}
$$

En posant $R_{ir}^W=\sum_{j=1}^{n_{2}}W_{jr}Y_{ij}$ et $F_{ir}^W =\sum_{j=1}^{n_{2}}W_{jr}(1-Y_{ij})$ on définit les matrices $\mathbf{R}^W$ et $\mathbf{F}^W$ qui comptent les succès et échecs par ligne $i$ et groupe $r$.

Ce qui donne pour les $\tilde{\pi}_{i,k}$ de la posterior:

$$
\begin{align*}
\tilde{\pi}_{i,k} = p(Z_{i} = k\mid Y_{i,\bullet},\alpha,W,P_{i}) & \propto p(Y_{i,\bullet}\mid Z_{i} = k, \alpha, W, P_{i})p(Z_{i}=k\mid P_{i})\\
& \propto \pi_{i,k} \prod_{r=1}^{R} \alpha_{k,r}^{R^W_{ir}}(1-\alpha_{k,r})^{F^W_{ir}}
\end{align*}
$$

Et ainsi à la fin :

$$
Z_{i}\mid P_{i}, Y, W, \alpha \sim \Cat_{K}(\tilde{\pi}_{i,1},\dots, \tilde{\pi}_{i,K})
$$

### Implémentation

$$
\begin{align*}
 \log \tilde{p_{ik}} & = \log \pi_{i,k} + \sum_{r=1}^{R} [R_{ir} \log\alpha_{k,r} + F_{ir}\log{1-\alpha_{k,r}}] \\
 \tilde{\pi}_{i,k} &= \frac{\exp(\log \tilde{p}_{ik} - m_{i})}{\sum_{l=1}^{K}\exp(\log \tilde{p_{il}}-m_{i})},\quad m_{i} = \max_{l} \log p_{il}
\end{align*}
$$

Qui se simplifie encore en remarquant que $\mathbf{F} = (\mathbf{1}_{n_{1}\times n_{2}}-Y)W = \mathbf{1}_{n_{1}\times n_{2}}W - \mathbf{R}$ avec $\mathbf{1}_{n_{1}\times n_{2}}$ la matrice de 1 de taille $n_{1}\times n_{2}$. Et en posant $\mathbf{N} = (N_{r})^{\top}_{r=1,\dots,R}$ (on rappelle $N_{r} = \sum_{j=1}^{n_{2}}W_{jr}$), on a

$$
\begin{align*}
 \mathbf{N} &= W^{\top}\mathbf{1}_{n_{2}},\quad \mathbf{N}^{\top} = \mathbf{1}_{n_{2}}^{\top} W\\
 \mathbf{1}_{n_{1}} \mathbf{N}^{\top} &= \mathbf{1}_{n_{1}} \mathbf{1}_{n_{2}}^{\top}W = \mathbf{1}_{n_{1}\times n_{2}} W
\end{align*}
$$

Et donc:

$$
\mathbf{F}=\mathbf{1}_{n_{1}}\mathbf{N}^{\top} - \mathbf{R}
$$

Ainsi :

$$
\log \tilde{\Pi} = \log(\ilr^{-1}(P)) + \mathbf{R}\log\alpha^{\top} + \mathbf{F} \log(1-\alpha)^{\top}
$$

## Loi de $W\mid\alpha ,\rho,Y,Z$

```tikz
\usepackage{tikz}

  

\usepackage{amsmath,amssymb}

  

\usetikzlibrary{arrows.meta,positioning,shapes.geometric,calc}

  

\begin{document}

  

\begin{tikzpicture}[font=\sffamily,

node distance=1.35cm and 2.0cm,

>=Latex,

directed/.style={-{Latex}, line width=0.8pt, draw=gray!75},

bidirected/.style={-, line width=0.8pt, draw=red!75},

base/.style={draw=gray!70, line width=0.9pt, align=center, inner sep=5pt,

text=black},

prior/.style={base, rectangle, rounded corners=1pt, fill=blue!7},

latent/.style={base, rectangle, rounded corners=6pt, fill=teal!8},

known/.style={base, diamond, aspect=1.35, fill=orange!12, inner sep=2pt},

observed/.style={base, circle, fill=purple!8,inner sep=1pt}]

  

% Nodes: latent assignments

  

\node[latent] (Wj) at (0, 2.8) {$W_j$};

\node[prior] (rho) [right of = Wj] {$\rho$};

\node[latent] (Wjp) [right of = rho] {$W_{j^{\prime}}$};

  

\node[latent] (Z) [below of = rho] {$Z$};

  

% Nodes: observed response vectors

  

\node[observed] (Ydotj) [below of = Wj] {$Y_{\bullet,j}$};

  

\node[observed] (Ydotjp) [below of = Wjp] {$Y_{\bullet,j^{\prime}}$};

  

% Nodes: shared weights and correlation parameters

  

%\node[prior] (rho) at ($(Zi)!0.5!(Zip)$) {$\boldsymbol{\rho}_{1:R}$};

  

%\node[latent] (W) [below of = rho] {$W$};

  

% Node: intercept/offset parameter

  

\node[prior] (alpha) [below of = Z] {$\alpha$};

  

% Directed edges through latent assignments to observations

  

\draw[directed] (Z) -- (Ydotj);

  

\draw[directed] (Z) -- (Ydotjp);

  

% Directed edges from correlation parameters through W to observations

  

\draw[directed] (rho) -- (Wj);

\draw[directed] (rho) -- (Wjp);

\draw[directed] (Wj) -- (Ydotj);
\draw[directed] (Wjp) -- (Ydotjp);
\draw[directed] (Z) -- (Ydotj);
\draw[directed] (Z) -- (Ydotjp);

  

% Directed effects of alpha on observations

  

\draw[directed] (alpha) -- (Ydotj);

  

\draw[directed] (alpha) -- (Ydotjp);

  

% Bidirectional associations involving alpha

  

\draw[bidirected] (alpha) -- (Z);

  

\draw[bidirected] (alpha) -- (Wj);

  

\draw[bidirected] (alpha) -- (Wjp);

  

\end{tikzpicture}

  

\end{document}
```

Du DAG détaillé ci-dessus on peut déduire que pour chaque $Z_{i}$ on doit regarder la loi de $W_{j}\mid Y_{\bullet,j},\alpha,Z,\rho$

$$
\begin{align*}
p(W_{j}\mid Y_{\bullet,j},\alpha,Z,\rho) &\propto p(Y_{\bullet,j}\mid W_{j},\alpha,Z,\rho)p(W_{j}\mid Z, \alpha, \rho) \\
& \propto p(Y_{\bullet,j}\mid W_j,\alpha,Z)p(W_j\mid\rho)
%& \propto p(Y_{i,\bullet}\mid Z_{i}, \alpha, W)p(Z_{i}\mid P_{i})
\end{align*}
$$

car $Y_{\bullet,j}\bot \rho\mid Z,\alpha,W_j$ et $W_j \bot Z,\alpha\mid\rho$

$$
\begin{align*}
p(W_j=r\mid \rho) &= \rho_r\\
p(Y_{\bullet,j}\mid W_j=r,\alpha,Z)&= \prod_{i=1}^{n_1} \alpha_{Z_i,r}^{Y_{i,j}}(1-\alpha_{Z_i,r})^{1-Y_{i,j}}\\
&= \prod_{q=1}^Q\prod_{i=1}^{n_1} \alpha_{q,r}^{\mathbb{1}_{Z_i=q}Y_{i,j}}(1-\alpha_{q,r})^{\mathbb{1}_{Z_i=q}(1-Y_{i,j})}\\
&= \prod_{q=1}^Q\alpha_{q,r}^{\sum_{i=1}^{n_1} \mathbb{1}_{Z_i=q}Y_{i,j}}(1-\alpha_{q,r})^{\sum_{i=1}^{n_1}\mathbb{1}_{Z_i=q}(1-Y_{i,j})}
\end{align*}
$$

On peut poser $R_{jq}^{Z} = \sum_{i=1}^{n_{1}}\mathbb{1}_{Z_{i}=q} Y_{i,j}$ et $F_{jq}^{Z} = \sum_{i=1}^{n_{1}}\mathbb{1}_{Z_{i}=q} (1-Y_{i,j})$ et on définit les matrices $\mathbf{R}^Z$ et $\mathbf{F}^{Z}$.

$$
	\begin{align*}
	p(W_{j}=r\mid Y_{\bullet,j},\alpha, Z, \rho) \propto \rho_{r}\prod_{q=1}^Q\alpha_{q,r}^{R^Z_{jq}}(1-\alpha_{q,r})^{F_{jq}^Z}
	\end{align*}
$$

À la fin 

$$
	W_{j} \sim \Cat_{R}(\tilde{\rho}_{1:R}^j)
$$

### Implémentation

$$
\begin{align*}
 \log \tilde{p_{jr}} & = \log \rho_{r} + \sum_{q=1}^{Q} [R_{jq}^{Z} \log\alpha_{q,r} + F_{jq}^W\log{(1-\alpha_{q,r})}] \\
 \tilde{\rho}_{jr} &= \frac{\exp(\log \tilde{p}_{jr} - m_{j})}{\sum_{l=1}^{R}\exp(\log \tilde{p_{jr}}-m_{j})},\quad m_{j} = \max_{l} \log p_{jr}
\end{align*}
$$

Ainsi :

$$
\log \tilde{R} = \log(\rho) + \mathbf{R}^Z\log\alpha^{\top} + \mathbf{F}^Z \log(1-\alpha)^{\top}
$$

## Loi de $\alpha \mid Y,Z,W$

On pose un prior Beta sur chaque $\alpha_{qr}\sim Beta(a_{0},b_{0})$ qui est conjugué avec la vraisemblance:

$$
\begin{align*}
p(\alpha_{qr}) &\propto \alpha_{qr}^{a_{0}-1} (1-\alpha_{qr})^{b_{0}-1} \\
p(Y\mid\alpha_{qr}, Z, W) &= \prod_{i,j: Z_i=q, W_{j}=r} p(Y_{ij}\mid\alpha_{qr},Z_{i},W_{j}) \\
&= \prod_{i,j: Z_{i}=r,W_{j}=r} \alpha_{qr}^{Y_{ij}}(1-\alpha_{qr})^{1-Y_{ij}} \\
& = \prod_{i,j} \alpha_{qr}^{\mathbb{1}_{Z_{i}=q}\mathbb{1}_{W_{j}=r}Y_{ij}}(1-\alpha_{qr})^{\mathbb{1}_{Z_{i}=q}\mathbb{1}_{W_{j}=r}(1-Y_{ij})}\\
& = \alpha_{qr}^{S_{qr}}(1-\alpha_{qr})^{E_{qr}}\\
p(\alpha_{qr}\mid Y, Z, W) &\propto p(Y\mid\alpha_{qr}, Z, W) p(\alpha_{qr})\\
& \propto \alpha_{qr}^{\boxed{S_{qr} + a_{0}}-1} (1-\alpha_{qr})^{\boxed{E_{qr}+b_{0}} -1}\\
\end{align*}
$$

avec $S_{qr}=\sum_{i,j}\mathbb{1}_{Z_{i}=q}\mathbb{1}_{W_{j}=r}Y_{ij}$ et $E_{qr}=\sum_{i,j}\mathbb{1}_{Z_{i}=q}\mathbb{1}_{W_{j}=r}(1-Y_{ij})$ qui définissent les matrices de comptages des succès et échecs de la réalisation. Les formules de calculs sont alors $\mathbf{S}=\mathbf{Z}^{\top}\mathbf{Y}\mathbf{W}$ et $\mathbf{E}=\mathbf{Z}^{\top}(1-\mathbf{Y})\mathbf{W}$ avec $\mathbf{Z}$ la matrice de taille $n_{1}\times Q$ et $\mathbf{W}$ la matrice de taille $n_{2}\times R$ qui indiquent laquelle des classes est peuplée par l'individu $i$ (ou $j$).

Pour raccourcir on note $Z_{iq}=\mathbb{1}_{Z_{i}=q}$ et $W_{jr}=\mathbb{1}_{W_{j}=r}$ qui sont aussi les termes des matrices définies avant.

$\alpha_{qr}\sim Beta(S_{qr}+a_{0},E_{qr}+b_{0}), \quad\boldsymbol{\alpha} \sim MatBeta(\mathbf{S}+a_{0},\mathbf{E} +b_{0})$
