Viimeisten vuosikymenien aikana latenttimuuttujamallit ovat kasvattaneet suosiotaan moniulotteisten ja kompleksisten aineistojen analysoinnissa monilla tilastotieteen sovellusaloilla. Yhtenä esimerkkinä toimii yhteisöekologia, jossa aineistot sisältävät tietoa useiden vuorovaikuttavien lajien esiintyvyyksistä havaintopaikoilla, sekä ympäristöön ja itse lajeihin liittyviä kovariaatteja. Havainnot ovat usein temporaalisesti ja/tai spatiaalisesti korreloituneita. Tässä hankkeessa kehitetään uusia, innovatiivisia yhteismalleja, joiden avulla voidaan mallintaa moderneja, kompleksisia runsausaineistoja. Työssä tarkastellaan menetelmien tilastollisia ominaisuuksia, kehitetään nopeita ja luotettavia laskenta-algoritmeja mallien sovittamiseksi. Menetelmiä haveinnollistetaan soveltamalla niitä ekologian yhteisöaineistoihin. Ekologian lisäksi menetelmät ovat käyttökelposia useilla muillakin tieteenaloilla. Esimerkkinä toimivat terveystieteet, sosiaalitieteet, psykologia ja bioinformatiikka.

2023

2027