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基于分层贝叶斯模型的高血压时空分布特征及其演化规律研究 版权信息
- ISBN：9787561570883
- 条形码：9787561570883 ; 978-7-5615-7088-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
基于分层贝叶斯模型的高血压时空分布特征及其演化规律研究 内容简介
本书对分层贝叶斯模型进行理论拓展, 探讨同时将时间与空间维度信息融入模型的构建过程, 研究我国高血压时空分布特征及其演化规律, 进而为我国慢性非传染性疾病的时空监测实践提供理论与实践依据。
基于分层贝叶斯模型的高血压时空分布特征及其演化规律研究 目录
**章 导论
**节 研究背景与研究意义
(一)研究背景
(二)研究意义
第二节 研究思路、基本框架与创新点
(一)研究思路
(二)基本框架
(三)创新点
第三节 研究方法
(一)基于个体层面的传统方法
(二)基于空间层面的传统方法
(三)BYM空间与时空模型
(四)SCM空间与时空模型
第二章 基本概念与理论基础
**节 基本概念
(一)空间自相关
(二)时空分析常用方法
(三)分层贝叶斯模型与疾病制图
(四)贝叶斯疾病制图
(五)标化患病比
第二节 理论基础
(一)全局Moran指数
(二)先验分布相关问题
(三)BYM基本模型
(四)SCM基本模型
(五)MCMC常见算法概述
第三章 文献综述
**节 高血压危险因素研究现状
第二节 疾病制图的常用方法
(一)“内插”制图法
(二)“平滑”制图法
(三)小结
第三节 贝叶斯疾病制图研究进展
(一)疾病制图的贝叶斯方法
(二)贝叶斯疾病制图
(三)展望
第四节 BYM研究现状
(一)BYM空间分析
(二)BYM时空分析
第五节 SCM研究现状
(一)SCM空间分析
(二)SCM时空分析
第六节 MCMC算法研究现状
第四章 描述统计分析
**节 资料来源与分析指标
(一)资料来源
(二)分析指标定义
(三)数据缺失情况
第二节 分析方法与分析工具
第三节 不同特征调查样本情况
(一)总体
(二)性别
(三)地区
(四)年份
(五)居住地
第四节 高血压患病特征
(一)患病率及其变化趋势
(二)不同特征的患病率
第五章 基于传统方法的高血压风险变异
来源研究
**节 单因素分析与多因素分析
(一)单因素分析
(二)多因素分析
第二节 基于面板数据的分析
(一)面板数据描述性统计
(二)固定效应logit分析
(三)随机效应logit分析
(四)混合logit分析
第三节 模型比较
(一)固定效应与随机效应
(二)混合效应与随机效应
第六章 高血压时空分布特征及其演化规
律研究——空间模型
**节 标化患病比与空间自相关
(一)标化患病比分析
(二)空间自相关分析
第二节 BYM模型
(一)先验参数的选择
(二)模型诊断与敏感性分析
(三)实证分析
第三节 scM模型
(一)先验参数的选择
(二)模型诊断与评估
(三)实证分析
第七章 高血压时空分布特征及其演化规律研究——时空模型
**节 BYM时空模型
(一)研究动机
(二)模型构建
(三)模型选择
(四)模型诊断与敏感性分析
第二节 SCM时空模型
(一)研究动机
(二)模型构建
(三)模型选择
(四)模型诊断与敏感性分析
第三节 实证分析
(一)BYM时空模型分析结果
(二)SCM时空模型分析结果
第八章 高血压时空变异来源研究
**节 BYM协变量模型
(一)研究动机
(二)模型构建
(三)参数的选择
(四)BYM模型变量选择
(五)模型诊断与敏感性分析
第二节 SCM协变量模型
(一)研究动机
(二)模型构建
第三节 实证分析
(一)BYM协变量模型分析结果
(二)SCM协变量模型分析结果
第九章 研究结论与建议
**节 研究结论
(一)方法学讨论
(二)高血压时空分布特征及其演化规律
(三)高血压时空变异潜在来源
第二节 政策建议
(一)推广健康生活方式，控制高血压危险因素流行
(二)加强健康教育，开展健康体检和筛查，推广高血压自我管理
(三)因时制宜，因地制宜，制订高血压防治中长期规划
第三节 总结与展望
参考文献
展开全部
基于分层贝叶斯模型的高血压时空分布特征及其演化规律研究 作者简介
徐丽，女，经济学博士，2015年毕业于厦门大学经济学院统计系。现为广东外语外贸大学数学与统计学院讲师，曾在《中国卫生统计》、《统计与决策》、BMC PublicHealth、International Journal of Environmental Research andpublic Health等权威期刊发表论文，研究方向为：空间统计方法及其在公共卫生领域的应用。
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