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克里斯托弗·帕西奥雷克。

尺度对空间混杂偏差和空间回归估计精度的重要性。 （英语） Zbl 1328.62596号

统计科学。 第107-125号第25页（2010年）.
摘要：回归模型中的残差通常在空间上相关。突出的例子包括环境流行病学研究，以了解污染物对健康的慢性影响。我考虑了剩余空间结构对回归系数的偏差和精度的影响，开发了一个简单的框架，在该框架中可以理解关键问题并获得信息丰富的分析结果。当未测量混杂将空间结构引入残差时，具有空间随机效应的回归模型以及克里金和惩罚样条等密切相关的模型都会有偏差，即使残差方差分量已知。分析和仿真结果表明，偏差如何取决于协变量和残差的空间尺度：只有当协变量的变化小于未测量混杂的尺度时，才能通过拟合空间模型来减少偏差。我还讨论了当残差独立于协变量时，残差和协变量的尺度如何影响效率和不确定性估计。在关于黑碳颗粒物空气污染与出生体重之间关系的应用中，控制大规模空间变化似乎减少了未测量混杂因素的偏差，同时增加了估计污染影响的不确定性。

引用于33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
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
92 C50 医疗应用（通用）
62甲12 多元分析中的估计
62G05型 非参数估计
62立方米 空间过程推断

关键词：

流行病学;可识别性;混合模型;惩罚可能性;随机效应;空间相关性;样条曲线

软件：

加迈尔;半标准杆
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.J.Paciorek}，统计科学。25，编号1，107-125（2010；Zbl 1328.62596）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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