安德烈·里伯勒;莱昂哈德·赫尔德;哈瓦德街 注册表数据中时间趋势的估计和推断——从相关人群中借来力量。 (英语) Zbl 1235.62030号 附录申请。斯达。 6,第1号,304-333(2012). 小结:分析和预测特定年龄段的死亡率或发病率,年龄周期(APC)模型非常流行。贝叶斯方法通过为年龄、周期和队列效应分配平滑先验值,促进估计并改进预测。使用额外的随机效果可以直接调整过度分散。当利率进一步分层时,例如按国家分层时,可以使用多变量APC模型,其中特定阶层效应的差异可以解释为对数相对风险。我们将相关的特定地层平滑先验和相关的过度分散参数纳入多元APC模型,并使用马尔可夫链蒙特卡罗和集成嵌套拉普拉斯近似进行推断。与无相关性的模型相比,新方法可能导致更精确的相对风险估计,如英格兰和威尔士三个地区慢性阻塞性肺病死亡率的应用所示。此外,对某一特定地层缺失数据的插补可能会有所改进,因为如果有相应的观测数据,新方法将利用剩余地层。这表现在丹麦、瑞典和挪威20年来女性死亡率的应用中世纪,我们依次将每个国家的前半部分或后半部分观测值视为缺失,然后插补缺失的数据。将这些预测与从一元APC模型和扩展的APC模型中获得的预测进行比较R.D.李和L.R.卡特[建模和预测美国死亡率,《美国统计协会杂志》87,659–671(1992)]使用正确的Dawid-Sebastiani评分规则的人口预测方法。 引用于16文件 MSC公司: 62英尺15英寸 贝叶斯推断 65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法 62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用;元分析 91D20型 数学地理学和人口学 关键词:贝叶斯分析;镶嵌物;多元年龄周期模型;投影;一致相关矩阵 软件:人类死亡率;法尔迈尔;R(右);GMRF库 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Riebler}等人,Ann.Appl。Stat.6,No.1,304--333(2012;Zbl 1235.62030) 全文: 内政部 arXiv公司 欧几里得 参考文献: [1] Andreasen,V.、Viboud,C.和Simonsen,L.(2008)。哥本哈根1918年夏季流感大流行的流行病学特征:大流行控制战略的意义。J.感染。数字化信息系统。197 270-278. [2] Armitage,P.(1966年)。调整分层后,对比例的异质性进行二次方检验。J.罗伊。统计师。Soc.序列号。B 28 150-163。 [3] Baker,A.和Bray,I.(2005年)。贝叶斯预测:将数据排除在年轻群体之外会产生什么影响?美国流行病学杂志。162 798-805. [4] Berzuini,C.和Clayton,D.(1994年)。多时间尺度生存的贝叶斯分析。Stat.Med.13 823-838。 [5] Besag,J.、Green,P.、Higdon,D.和Mengersen,K.(1995年)。贝叶斯计算和随机系统。统计师。科学。10 3-66. ·Zbl 0955.6252号 ·doi:10.1214/ss/1177010123 [6] Biatat,V.D.和Currie,I.D.(2010年)。不同国家死亡率分类和比较的联合模型。在第25届国际统计建模研讨会(A.W.Bowman编辑)89-94。英国格拉斯哥大学。 [7] Billingsley,P.(1986)。《概率与测度》,第二版,威利出版社,纽约·Zbl 0649.60001号 [8] Booth,H.(2006)。人口预测:1980年至2005年正在审查中。国际预测杂志22 547-581。 [9] Booth,H.、Maindonald,J.和Smith,L.(2002)。在可变死亡率下降条件下应用Lee-Carter。大众。螺柱(外倾角)56 325-336。 [10] Booth,H.、Hyndman,R.J.、Tickle,L.和de Jong,P.(2006)。Lee Carter死亡率预测:变异和扩展的多国比较。人口研究15 289-310。 [11] Bouchardy,C.、Lutz,J.-M.和Kühni,C.(2011)。克雷布斯:1983年2月至2007年2月出版。BFS、NICER、SKKR、Neuch–tel公司。 [12] Bray,I.(2002)。马尔可夫链蒙特卡罗方法在预测癌症发病率和死亡率中的应用。J.罗伊。统计师。Soc.序列号。C 51 151-164·Zbl 1111.62331号 ·数字对象标识代码:10.1111/1467-9876.00260 [13] Bray,I.、Brennan,P.和Boffetta,P.(2001)。淋巴肿瘤的近期趋势和未来预测——贝叶斯年龄周期分析。癌症原因与控制12 813-820。 [14] Brillinger,D.R.(1986年)。生命率的自然变异性和相关统计数据。生物统计学42 693-734·Zbl 0611.62136号 ·doi:10.2307/2530689 [15] Brouhns,N.、Denuit,M.和Vermunt,J.K.(2002年)。构建预测生命表的泊松对数双线性回归方法。保险数学。经济。31 373-393. ·Zbl 1074.62524号 ·doi:10.1016/S0167-6687(02)00185-3 [16] Butt,Z.和Haberman,S.(2009年)。ilc:使用迭代拟合算法拟合一类Lee-Carter死亡率模型的R函数集合。技术报告,精算研究论文第190号,英国伦敦城市大学。 [17] Byers,S.和Besag,J.(2000年)。疾病绘图中对塌陷边缘的推断。《法律总汇》第19卷第2243-2249页。 [18] Carlin,B.P.和Banerjee,S.(2003年)。时空相关生存数据的分层多元CAR模型。贝叶斯统计,7(特内里夫,2002)(J.M.伯纳多、M.J.巴亚里、J.O.伯杰、A.P.Dawid、D.Heckerman和A.F.M.史密斯编辑)45-63。牛津大学出版社,纽约。 [19] Clayton,D.和Schifler,E.(1987年)。癌症发病率的时间变化模型。二: 年龄段队列模型。Stat.Med.6 469-481。 [20] Currie,I.D.、Durban,M.和Eilers,P.H.C.(2004)。平滑和预测死亡率。统计模型。4 279-298. ·兹比尔1061.62171 ·doi:10.1191/1471082X04st080oa [21] Czado,C.、Gneiting,T.和Held,L.(2009年)。计数数据的预测模型评估。生物统计学65 1254-1261·Zbl 0810.62040 ·doi:10.1093/biomet/81.4.673 [22] Dockery,D.W.和Pope,C.A.(1994年)。颗粒物空气污染的急性呼吸影响。年。公共卫生评论15 107-132。 [23] Ess,S.、Savidan,A.、Frick,H.、Rageth,C.、Vlastos,G.、Lütolf,U.和Thürlimann,B.(2010)。瑞士乳腺癌护理的地理差异。癌症流行。34 116-121. [24] Fahrmeir,L.和Tutz,G.(2001年)。基于广义线性模型的多元统计建模,第二版,Springer,纽约·Zbl 0980.62052号 [25] Fienberg,S.E.和Mason,W.M.(1979年)。离散档案数据分析中年龄周期模型的识别和估计。社会学方法10 1-67。 [26] Fisher,R.A.(1958年)。《研究工作者的统计方法》,第13版(修订版),爱丁堡奥利弗和博伊德出版社。 [27] 傅文杰(2000)。奇异设计中的岭估计及其在疾病率年龄周期分析中的应用。通信统计。理论方法29 263-278·Zbl 1026.62074号 ·doi:10.1080/03610920008832483 [28] Gelfand,A.E.和Ghosh,S.K.(1998年)。模型选择:最小后验预测损失方法。生物特征85 1-11·Zbl 0904.62036号 ·doi:10.1093/biomet/85.1.1 [29] Gelfand,A.E.和Vounatsou,P.(2003)。空间数据分析的适当多元条件自回归模型。生物统计学4 11-25·Zbl 1142.62393号 ·doi:10.1093/biostatistics/4.1.11 [30] Gneiting,T.和Raftery,A.E.(2007年)。严格遵守正确的评分规则、预测和评估。J.Amer。统计师。协会102 359-378·Zbl 1284.62093号 ·doi:10.1198/0162145000001437 [31] Greco,F.P.和Trivisano,C.(2009年)。用于改进相对风险估计的多元CAR模型。《Stat.Med.28 1707-1724》·数字对象标识代码:10.1002/sim.3577 [32] Hansell,A.L.(2004)。英国慢性阻塞性肺疾病的流行病学:时空变化。伦敦大学医学院圣玛丽分校帝国学院博士论文。 [33] Hansell,A.、Knorr-Held,L.、Best,N.、Schmid,V.和Aylin,P.(2003)。1950-1999年英格兰和威尔士的慢性阻塞性肺病死亡率趋势——1956年《清洁空气法案》是否有显著差异?流行病学14 S55。 [34] Harvey,A.(1990年)。《预测、结构时间序列模型和卡尔曼滤波器》,再版,剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 0725.62083号 [35] Held,L.和Riebler,A.(2011年)。多元年龄周期模型中推理的条件方法。统计方法医学研究。 [36] Heuer,C.(1997年)。使用限制回归样条对生命率的时间趋势和相互作用进行建模。生物统计学53 161-177·Zbl 0883.62118号 ·doi:10.2307/2533105 [37] Holford,T.R.(1983)。估计年龄、时期和队列对生命率的影响。生物统计学39 311-324·doi:10.2307/2531004 [38] 霍尔福德,T.R.(1992)。分析年龄、时期和队列的时间效应。统计方法医学研究1 317-337。 [39] Holford,T.R.(2006)。用不等间隔拟合年龄周期模型的方法。Stat.Med.25 977-993·doi:10.1002/sim.2253 [40] 人类死亡率数据库(2011年)。加州大学伯克利分校(美国)和马克斯·普朗克人口研究所(德国)。网址:或www.humanmotality.de。 [41] Jacobsen,R.、Von Euler,M.、Osler,M.,Lynge,E.和Keiting,N.(2004)。斯堪的纳维亚妇女的死亡——是什么让丹麦与众不同?《欧洲流行病学杂志》19 117-121。 [42] Kazerouni,N.、Alverson,C.J.、Redd,S.C.、Mott,J.A.和Mannino,D.M.(2004)。1968-1999年美国慢性阻塞性肺病和肺癌死亡率趋势的性别差异。J.妇女健康13 17-23。 [43] Knorr-Held,L.(2000)。疾病风险中不可分割时空变化的贝叶斯模型。统计医学19 2555-2567。 [44] Knorr-Held,L.和Rainer,E.(2001)。西德肺癌死亡率预测:贝叶斯预测案例研究。生物统计学2 109-129。 [45] Kolte,I.V.、Skinhöj,P.、Keiting,N.和Lynge,E.(2008)。丹麦的西班牙流感。扫描。J.感染。数字化信息系统。40 538-546. [46] Konishi,S.(1985年)。类内相关性的归一化和方差稳定变换。Ann.Inst.统计。数学。37 87-94. ·Zbl 0577.62053号 ·doi:10.1007/BF02481082 [47] Kuang,D.、Nielsen,B.和Nielson,J.P.(2008)。年龄-周期-短模型和扩展链-周期模型的识别。生物特征95 979-986·Zbl 1437.62515号 ·doi:10.1093/biomet/asn026 [48] Lagazio,C.、Biggeri,A.和Dreassi,E.(2003年)。年龄段队列模型和疾病绘图。环境测量14 475-490。 [49] Lee,R.D.和Carter,L.R.(1992)。美国死亡率建模和预测。J.Amer。统计师。协会87 659-671·Zbl 1351.62186号 [50] Lehmann,E.L.(1999)。大样本理论的要素。纽约州施普林格·Zbl 0914.62001号 [51] Levi,F.、Randimbison,L.、Te,V.C.、Rolland-Portal,I.、Franceschi,S.和La Vecchia,C.(1993)。1974年至1989年瑞士Vaud癌症登记处的多原发性癌症。英国癌症杂志67 391-395。 [52] Levi,F.、La Vecchia,C.、Randimbison,L.、Erler,G.、Te,V.C.和Franceschi,S.(1998年)。1974年至1994年,瑞士沃州和诺伊沙特尔前列腺癌的发病率、死亡率和生存率。安·昂科尔。9 31-35. [53] Levi,F.、Randimbison,L.、Te,V.-C.和La Vecchia,C.(2002)。瑞士Vaud的甲状腺癌:最新进展。甲状腺12 163-168。 [54] Li,N.和Lee,R.(2005)。一组人群的相干死亡率预测:Lee-Carter方法的扩展。人口统计42 575-594。 [55] Lindley,D.(1965年)。从贝叶斯观点介绍概率和统计,第2部分,推断。剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 0123.34505号 [56] Mardia,K.(1988年)。多维多变量高斯马尔可夫随机场及其在图像处理中的应用。J.多变量分析。24 265-284. ·Zbl 0637.60065号 ·doi:10.1016/0047-259X(88)90040-1 [57] Nakamura,T.(1986)。一般队列表分析的贝叶斯队列模型。Ann.Inst.统计。数学。38 353-370. ·Zbl 0609.62139号 ·doi:10.1007/BF02482523 [58] Ogata,Y.、Katsura,K.、Keiting,N.、Holst,C.和Green,A.(2000)。回顾性发病率数据的经验贝叶斯年龄周期分析。扫描。《美国联邦法律大全》第27卷第415-432页·兹伯利0976.62104 ·doi:10.1111/1467-9469.00198 [59] Osmond,C.和Gardner,M.J.(1982年)。年龄、时期和队列模型适用于癌症死亡率。统计医学1 245-259。 [60] Paul,M.、Riebler,A.、Bachmann,L.M.、Rue,H.和Held,L.(2010年)。使用集成嵌套拉普拉斯近似的诊断试验研究的贝叶斯双变量元分析。《Stat.Med.29 1325-1339》·数字对象标识代码:10.1002/sim.3858 [61] R开发核心团队(2010年)。R: 统计计算语言和环境。R统计计算基金会,奥地利维也纳。 [62] Riebler,A.和Held,L.(2010年)。多元年龄周期模型中异质时间趋势的分析。生物统计学11 57-69。 [63] Riebler,A.、Held,L.和Rue,H.(2011年)。补充“登记数据中时间趋势的估计和推断——从相关人群中借款的强度”·Zbl 1235.62030号 ·doi:10.1214/11-AOAS498 [64] Riebler,A.、Held,L.、Rue,H.和Bopp,M.(2011年)。性别差异和家庭融合对瑞士年龄分层自杀率时间趋势的影响。J.罗伊。统计师。Soc.序列号。答:·Zbl 06064221号 ·文件编号:10.1111/j.1467-985X.2011.01013.x [65] Robertson,C.和Boyle,P.(1986年)。年龄、时期和队列模型:个人记录的使用。《Stat.Med.》第5卷第527-538页。 [66] Rue,H.和Held,L.(2005)。高斯马尔可夫随机场:理论与应用。统计学和应用概率专著104。查普曼和霍尔/CRC,佛罗里达州博卡拉顿·邮编1093.60003 [67] Rue,H.、Martino,S.和Chopin,N.(2009年)。利用集成嵌套拉普拉斯近似对潜在高斯模型进行近似贝叶斯推断。J.R.统计社会服务。B统计方法。71 319-392. ·Zbl 1248.62156号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x [68] Schmid,V.和Held,L.(2004)。癌症登记数据中时空趋势的贝叶斯推断。生物统计学60 1034-1042·Zbl 1274.62870号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2004.00259.x [69] Schmid,V.J.和Held,L.(2007)。贝叶斯年龄周期模型和预测-BAMP。统计软件杂志21 1-15。 [70] Schrödle,B.、Held,L.、Riebler,A.和Danuser,J.(2011)。使用集成嵌套拉普拉斯近似法评估来自瑞士的兽医监测数据:一项案例研究。J.R.统计社会服务。C.申请。《美国联邦法律大全》第60卷第261-279页·文件编号:10.1111/j.1467-9876.2010.00740.x [71] Sunyer,J.(2001)。城市空气污染与慢性阻塞性肺病:综述。欧洲复兴银行。期刊17 1024-1033。 [72] Verkooijhen,H.M.、Fioretta,G.、Vlastos,G.、Morabia,A.、Schubert,H.、Sappino,A.、Pelte,M.、Schafer,P.、Kurtz,J.和Bouchardy,C.(2003年)。瑞士日内瓦浸润性小叶性乳腺癌发病率显著增加。《国际癌症杂志》104 778-781。 [73] Yang,Y.,Fu,W.J.和Land,K.C.(2004)。年龄周期模型的方法学比较:内在估计和传统广义线性模型。社会学方法34 75-110。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。