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佛罗伦萨福布斯；查拉斯·加里多（Charras-Garrido）、迈里亚姆（Myriam）；拉米亚·阿齐兹；塞南·多伊尔；大卫·艾伯瑞尔

具有隐马尔可夫场和变EM的罕见疾病的空间风险映射。 （英语） Zbl 1288.62158号

Ann.应用。斯达。 7，第2期，1192-1216（2013）.
摘要：当前用于汇总数据的风险映射模型侧重于每个地理单元的估计风险。然后，有必要进行风险分类，即对具有类似风险的地理单元进行分组，以便于绘制可解释的地图，并明确划定可实施保护措施的区域。作为一个例子，我们重点关注牛海绵状脑病（BSE），该病威胁着欧洲的牛生产，并导致了大规模的奶牛宰杀。本例以典型的动物疾病风险分析问题为特征，这些问题的风险值很低，观察到的病例数量少，人口规模大，增加了自动分类的难度。
我们建议在空间聚类框架中使用一个非标准的离散隐马尔可夫模型来处理这项任务，该模型事先被设计为有利于平滑风险变化。使用EM算法和平均场近似估计模型参数，为此我们开发了一种适用于空间泊松混合的新初始化策略。使用模拟数据和我们的BSE数据，我们表明我们的策略在处理低人口规模方面表现良好，并且在定位和风险水平估计方面准确地确定了高风险区域。

引用于三文件

MSC公司：

第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
92 C50 医疗应用（一般）
65立方厘米60 统计中的计算问题（MSC2010）
2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型

软件：

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\textit{F.Forbes}等人，Ann.Appl。Stat.7，No.2，1192--1216（2013；Zbl 1288.62158）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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