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多洛雷斯·卡特兰;科拉多·拉加齐奥;Annibale Biggeri

疾病映射中多重测试的分层贝叶斯方法。 （英语） 兹比尔1208.62169

生物。J。 52，第6期，784-797（2010）.
总结：我们提出了一种贝叶斯方法，用于疾病映射中的多重测试。这项研究的动机是一个关于意大利托斯卡纳地区男性肺癌死亡率的真实例子。这些数据与1995-1999年287个城市的数据有关。我们开发了一个三级层次贝叶斯模型来估计每个区域的后验分类概率，即市政当局属于非发散区域集的后验概率。我们还展示了我们的模型与错误发现率方法的联系。后验分类概率用于探索与参考不同风险的区域，同时控制多重测试。我们考虑了泊松-伽马模型和贝萨格、约克和莫利模型，以解释贝叶斯公式中额外的泊松可变性。分类概率的后验推断高度依赖于先验的选择。我们进行敏感性分析，并建议如何依赖特定主题的信息来获得信息丰富的先验分布。层次贝叶斯模型为疾病映射中的分类概率建模提供了一种合理的方法。

引用于4文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
92C50 医疗应用（通用）
62J15型 配对和多重比较；多次测试

关键词：

疾病测绘;错误发现率;后验概率

软件：

WinBUGS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Catelan}等人，《生物》。J.52，第6号，784--797（2010；Zbl 1208.62169）
全文： 内政部 链接

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