空间流行病学及分层贝叶斯模型的应用

发布时间：2020-10-16 03:46

　　 流行病资料中包含的空间信息对于流行病的研究具有巨大的价值。文章首先介绍了空间统计学的主要理论,包括常用的分析方法及回归模型。其次针对不同类型的空间数据,包括单尺度空间及时空数据、多尺度空间及时空数据以及多疾病数据,使用不同的回归模型进行分析。通过比较DIC值得到相对最优的模型,以对地区性的相对风险进行平滑估计,解决人口较少的地区容易生成极端相对风险值的问题。
【学位单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：R181.3
【部分图文】：

简单的空间分析，证明了霍乱来源于百老汇大街一个被污染的公共水栗。最后约翰？斯??诺建议将粟断开，并提出了几种预防措施，如洗手和饮用开水等，最终阻止了疫情的??继续蔓延。约翰？斯诺绘制的霍乱死亡病例散点图１－１被视为现代空间流行病学的先驱之??作。１８７５年，Ｈａｖｉｌａｎｄ基于人口统计学资料绘制了英格兰和威尔士两地的肿瘤和心脏??病的疾病地图。他在绘制中率先使用疾病造成的死亡率来代替死亡数，使得疾病地图??呈现出更全面的信息。??进入２０世纪后，疾病制图在美英德前苏联等国家得到了很大的发展。例如，??在１９４２年至１９４５年，德国学者Ｚｅｉｓｓ等出版了《传染病地图》，绘制了欧洲、地中??海地区、亚洲西南部和非洲东北部地区常见的流行病地图。１９５２年至１９６１年，??Ｒｏｄｅｎｗａｌｄｔ和Ｊｕｓａｔｓ出版了《流行病地图》一书，该书包含１２０幅世界各洲的地图，??绘制了多种传染病发病的地理分布及与水文、地形、植被和动物宿主的关系，被称为??“医学地理学史上的里程碑”。??一般认为空间分析理论的发展是由Ｍｏｒａｎ在１９５０年首次提出的空间自相关性的测度??问题开始起步。１９８１?年

空间自相关是指空间上越靠近的事物就越相似，即不同的样本观测点之间具空间位置的相互依赖性。??空间自相关性分三类：??①正自相关性（空间相似）：邻近地区观测值彼此相似，即较大值周围是较大值，小值周围是较小值。??＠负自相关性（空间相异）：邻近地区观测值彼此差异较大，即较大值周围是值。??③零自相关性（空间随机）：观测值随机分布。??目前有三个统计量常用于描述空间自相关性的大小：Ｍｏｒａｎ的Ｉ统计量，Ｇｅａｒｙ的Ｃ量和Ｇ统计量。它们均通过比较邻近位置观测值的相似程度来度量空间自相关性。??Ｍｏｒａｎ的Ｉ统计量是目前应用最广的衡量空间自相关性的一个指标，其公＂

对比较稳定。??对相对最优模型得到的结果作图，我们发现使用分层贝叶斯条件自回归模型得到的??标准化发病比的估计Ａ（图３．１（ｂ））比ＳＭＲ（图３．１⑷）更为平滑。因此将估计的平滑ＳＭＲ代??替原ＳＭＲ作为疾病的危险度指标，能更好地反映不同地区的发病风险。??§３．２单尺度时空数据??单尺度时空数据是指地理区划统一的时空数据，它是在空间维度的基础上加入了??时间维度，是空间统计学近几年的研宄热点。??下面我们将以佐治亚州１５９个县１９９４年－２００４年的出生体重过轻的人数数据为例，使??－２４－??
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本文编号：2842708