本文应用Czado和Song（2001）的二元状态空间混合模型，基于偏头痛患者的每日日记构建个人风险模型。这些模型允许动态结构建模以及参数协变量效应。由于分析是基于使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的后验推理，因此贝叶斯模型拟合和模型选择标准适用于这些二元状态空间混合模型。本文展示了如何使用它们来选择合适的模型，根据风寒和湿度等天气条件，可以估计昨天头痛发生或不发生的概率。这可以为此类患者的疼痛管理提供基础。