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雷纳托·库托·拉姆帕索;De Souza，阿帕里达·多尼塞蒂·皮雷斯;弗洛雷斯，Edilson Ferreira

使用不同方差和邻域结构对空间数据进行贝叶斯分析。 （英语） Zbl 1510.62450号

J.统计计算。模拟 86，第3期，535-552（2016）.
摘要：在疾病绘图中，总体目标是研究特定疾病在多个地理区域造成的发病率或死亡率风险。通常假设响应变量遵循泊松分布，其平均速率可以由一组协变量和随机效应来解释。对于这种随机效应，它被认为是条件自回归（CAR）模型，它携带了有关区域之间邻域关系的信息。本文的重点是探索和比较文献中提出的一些CAR模型。应用流行病学数据对巴西圣保罗州克罗恩病和溃疡性结肠炎的死亡风险进行建模。最后，进行了模拟研究，以加强结果并评估模型在不同空间依赖程度下的性能。

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
2015年1月62日 贝叶斯推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62立方米 空间过程推断

关键词：

条件自回归模型;疾病测绘;空间贝叶斯推断

软件：

空间的;GeoDa公司;spBayes公司;地理BUGS;R（右）;漏洞
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.C.Rampaso}等人，《统计计算杂志》。模拟86，No.3，535--552（2016；Zbl 1510.62450）
全文： 内政部 链接

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