空間相關存活資料之貝氏半參數比例勝算模式

空間相關存活資料之貝氏半參數比例勝算模式

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近來地理資訊系統(GIS)之資料庫受到不同領域的統計學家廣泛的研究，以期建立及分析可描述空間聚集效應及變異之模型，而描述空間相關存活資料之統計模式為公共衛生及流行病學上新興的研究議題。本文擬建立多維度半參數的貝氏階層模型，並結合空間及非空間隨機效應以描述存活資料中的空間變異。此模式將利用多變量條件自回歸(MCAR)模型以檢驗在不同地理區域中是否存有空間聚集效應。而基準風險函數之生成為分析貝氏半參數階層模型的重要步驟，本研究將利用混合Polya樹之方式生成基準風險函數。美國國家癌症研究院之「流行病監測及最終結果」(Surveillance Epidemiology and End Results...

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Bibliographic Details
Main Authors: 張凱嵐, Chang, Kai lan
Language:英文
Published: 國立政治大學
Subjects:
空間聚集
比例勝算模型
貝氏階層模型
混合Polya樹
馬可夫鏈蒙地卡羅模擬
多變量條件自回歸模型
條件預測指標
平均對數擬邊際概似函數值
離差訊息準則
spatial clusters
proportional odds
Bayesian hierarchical model
mixture of Polya trees
Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
multivariate conditionally autoregressive (MCAR)
average log-marginal pseudo-likelihood (ALMPL)
conditional predictive ordinate (CPO)
deviance information criterion (DIC)
Online Access:http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0095354013%22.

Internet

http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0095354013%22.

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