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线性网络上事件的相对风险估计。 (英语) Zbl 1436.62121号

小结:基于对道路网络交通事故的研究,我们讨论了相对风险的估计,以及线路网络上不同类型事件发生率的比率。为二维空间点模式开发的方法可以适用于线性网络,但它们的要求和性能在网络上有很大不同。计算速度慢,我们引入了新的技术来加速计算。强度(发生率)是通过使用网络上的热核进行核平滑来估计的。主要的方法学问题是带宽选择。二元回归方法,如似然交叉验证和最小二乘交叉验证,在我们的模拟实验中表现良好,但Kelsall-Diggle密度比交叉验证方法则不行。我们找到了一种理论解释,并提出了一种改进的Kelsall-Diggle方法,该方法具有更好的性能。将这些方法应用于区域性城市的交通事故以及神经元树突树上的突起。

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62G07年 密度估算
62G05型 非参数估计
62立方米 空间过程推断
62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用;元分析
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Abramson,I.,《关于核估计中的带宽估计:平方根定律》,Ann.Stat.,10,4,1217-1223(1982)·兹比尔0507.62040
[2] Ang,Q。;Baddeley,A。;Nair,G.,线性网络上事件的几何校正二阶分析,应用于生态学和犯罪学,Scand。《J.Stat.》,39,591-617(2012)·Zbl 1319.62197号
[3] 阿扎里尼,A。;鲍曼,A。;Haerdle,W.,《关于使用非参数回归进行模型检验》,Biometrika,76,1-11(1989)·Zbl 0663.62096号
[4] Baddeley,A。;Jammalamadaka,A。;Nair,G.,神经元树突网络上棘的多类型点过程分析,应用。《法律总汇》(J.R.Stat.Soc.Ser.C),63,5673-694(2014)·doi:10.1111/rssc.12054
[5] Baddeley,A。;Rubak,E。;Turner,R.,《空间点模式:R的方法和应用》(2015),伦敦:查普曼和霍尔/CRC,伦敦
[6] Borruso,G.,《网络密度和城市区域划分》,Trans。GIS,7177-191(2003)
[7] Borruso,G。;O.Gervasi。;加夫里洛娃,M。;库马尔,V。;拉加纳,A。;Lee,H。;孟,Y。;Taniar,D。;Tan,C.,《网络密度估计:网络上点模式的分析》,计算科学及其应用,ICCSA 2005。计算机科学讲稿,126-132(2005),柏林:施普林格,柏林
[8] Borruso,G.,《网络密度估算:分析网络空间中点模式的GIS方法》,Trans。地理信息系统,12377-402(2008)
[9] 博采夫,Z。;格罗托夫斯基,J。;Kroese,D.,《通过扩散估算核密度》,《Ann.Stat.》,38,5,2916-2957(2010)·Zbl 1200.62029号
[10] Bowman,A.,密度估计平滑的交叉验证的替代方法,Biometrika,71353-360(1984)
[11] 鲍曼,Aw;阿扎里尼,A.,《数据分析的应用平滑技术:带S-Plus插图的核方法》(1997),牛津:牛津大学出版社,牛津·Zbl 0889.62027号
[12] 曹,R。;Cuevas,A。;Gonzáles-Manteiga,W.,密度估计中几种平滑方法的比较研究,计算。统计数据分析。,17, 153-176 (1994) ·Zbl 0937.62518号
[13] 乔杜里,P。;Marron,J.,《曲线估计的尺度空间视图》,《Ann.Stat.》,28,408-428(2000)·Zbl 1106.62318号
[14] 克拉克(Ab Clark);Lawson,Ab,疾病图非参数相对风险估计的评估,计算。统计数据分析。,47, 63-78 (2004) ·Zbl 1429.62510号
[15] Davies,T。;Baddeley,A.,空间自适应核估计的快速计算,统计计算。,28, 937-956 (2018) ·Zbl 1384.62175号
[16] Davies,Tm;Lawson,Ab,《空间和时空核估计中基于相似带宽选择器的评估》,J.Statist。公司。模拟。,8911131-1152(2019)·Zbl 07193773号
[17] Davies,Tm;马里兰州Hazelton;Marshall,Jc,sparr:在R,J.Stat.Softw中使用固定和自适应核密度估计分析空间相对风险。,39, 1, 1-14 (2011)
[18] Davies,T。;琼斯,K。;Hazelton,M.,空间相对风险函数估计的对称自适应平滑方案,计算。统计数据分析。,2016年12月28日,第101页·Zbl 1466.62053号
[19] Davies,T。;马歇尔,J。;Hazelton,M.,《连续空间和时空相对风险的核估计教程》,Stat.Med.,37,1191-1221(2018)
[20] Diggle,P.,《空间和时空点模式的统计分析》(2014),《博卡拉顿:查普曼和霍尔/CRC》,博卡拉顿·Zbl 1435.62004号
[21] Diggle,P。;Marron,J.,密度和强度估计中平滑参数选择器的等效性,美国统计协会,83,793-800(1988)·Zbl 0662.62036号
[22] Diggle,P。;郑,P。;Durr,P.,多元点过程中空间分离的非参数估计:英国康沃尔的牛结核病,应用。统计,54,645-658(2005)·Zbl 1490.62352号
[23] Downs,J.,Horner,M.:描述线性点模式。收录于:Winstanley A(编辑)《英国地理信息科学研究会议(GISRUK)论文集》,爱尔兰Maynooth,爱尔兰Kildare郡Maynoot国立爱尔兰大学,第421-424页(2007a)
[24] Downs,J.,Horner,M.:用于家庭范围分析的基于网络的核密度估计。摘自:第九届国际地理计算会议记录,爱尔兰马努斯(2007b)
[25] 唐斯,J。;Horner,M.,《用于自然保护区选址的候鸟空间建模路径》,国际期刊Geogr。信息科学。,22, 6, 687-702 (2008)
[26] Duong,T。;Hazelton,M.,《双变量核密度估计的插入带宽矩阵》,《非参数统计杂志》,第15、1、17-30页(2003年)·Zbl 1019.62032号
[27] Duong,T。;Hazelton,M.,《多元核密度估计的交叉验证带宽矩阵》,Scand。《美国统计杂志》,32,485-506(2005)·Zbl 1089.62035号
[28] Haerdle,W.,应用非参数回归(1990),剑桥:剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 0714.62030号
[29] 霍尔,P。;Marron,J.,交叉验证函数中的局部极小值,J.R.Stat.Soc.Ser。B、 53、245-252(1991)·Zbl 0800.62216号
[30] 霍尔,P。;Marron,J.等人。;Park,B.,平滑交叉验证,Probab。理论关联。Fields,92,1-20(1992)·Zbl 0742.62042号
[31] Hazelton,M。;Davies,T.,《基于地理流行病学相对风险函数核估计的推断》,Biom。J.,51,98-109(2009)·Zbl 1442.62407号
[32] 胡,S。;Poskitt,Ds;Zhang,X.,不规则多元分布的贝叶斯自适应带宽核密度估计,计算。统计数据分析。,56, 732-740 (2012) ·Zbl 1239.62037号
[33] Jammalamadaka,A。;班纳吉,S。;Manjunath,B。;Kosik,K.,大鼠海马培养物中树突状棘分布的统计分析,BMC生物信息。,14, 287 (2013)
[34] 琼斯,M。;Marron,J。;Shepherer,S.,《密度估计带宽选择的简要综述》,J.Am.Stat.Assoc.,91433401-407(1996)·Zbl 0873.62040号
[35] Kelsall,J。;Diggle,P.,相对风险的核估计,伯努利,1,3-16(1995)·Zbl 0830.62039号
[36] Kelsall,J。;Diggle,P.,《相对风险空间变异的非参数估计》,《统计医学》,第14期,第2335-2342页(1995年)
[37] Kelsall,J。;Diggle,P.,疾病风险的空间变异:非参数二元回归方法,应用。Stat.,47,559-573(1998)·Zbl 0935.62122号
[38] Kostrykin,V.公司。;波托夫,J。;Schrader,R。;Germinet,F。;Hislop,P.,《度量图和迹公式上的热核》,《数学物理历险记》,当代数学,175-198(2007),普罗维登斯:美国数学学会,普罗维登斯·Zbl 1155.34017号
[39] Loader,C.,带宽选择:经典还是插件?,Ann.Stat.,27,2,415-438(1999)·Zbl 0938.62035号
[40] Loader,C.,《局部回归与可能性》(1999),纽约:Springer,纽约·Zbl 0929.62046号
[41] 麦克斯维根,G。;Baddeley,A。;Nair,G.,线性网络上的核密度估计,Scand。J.Stat.,44,2,324-345(2016)·Zbl 1422.62091号
[42] Mecke,J.,Stationäre zufällige maße auf lokalkompakten abelschen gruppen,Zeitschrift für Wahrscheinlichkeits theorie und verwandte Gebiete,9,36-58(1967)·Zbl 0164.46601号
[43] Okabe,A。;Sugihara,K.,《网络空间分析》(2012),纽约:威利·Zbl 1256.62056号
[44] Okabe,A。;佐藤,T。;Sugihara,K.,网络的核密度估计方法,其计算方法和基于GIS的工具,Int.J.Geogr。信息科学。,2009年7月23日至32日
[45] Rakshit,S。;Davies,T。;莫拉迪,M。;麦克斯威根,G。;奈尔,G。;马图,J。;Baddeley,A.,《使用2D卷积对大型网络上的点模式进行快速核平滑》,《国际统计评论》(2019年)·Zbl 07763604号 ·doi:10.1111/insr.12327
[46] Scott,D.,多元密度估计。《理论、实践与可视化》(1992),纽约:威利出版社·兹比尔0850.62006
[47] Silverman,B.,《统计和数据分析密度估计》(1986年),伦敦:查普曼和霍尔出版社,伦敦·Zbl 0617.62042号
[48] Sugihara,K.,Satoh,T.,Okabe,A.:(2010)网络分析的简单无偏核函数。摘自:通信和信息技术国际研讨会(ISCIT 2010),第827-832页。电气与电子工程师协会。doi:10.1109/ISCIT.2010.5665101
[49] Terrell,G.,《密度估计中的最大平滑原则》,美国统计协会,85,470-476(1990)
[50] Wand,M。;Jones,M.,Kernel Smoothing(1995),伦敦:查普曼和霍尔出版社,伦敦·Zbl 0854.62043号
[51] 谢,Z。;Yan,J.,网络空间中交通事故的核密度估计,计算。环境。城市系统。,32, 396-406 (2008)
[52] Gh Yule,《统计学中属性关联理论的注释》,《生物统计学》,第2期,第121-134页(1903年)
[53] 张,X。;金,马里兰州;Hyndman,Rj,多元核估计带宽选择的贝叶斯方法,计算。统计数据分析。,50, 3009-3031 (2006) ·Zbl 1445.62077号
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