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基于分層貝葉斯模型的高血壓時空分布特征及其演化規律研究 版權信息
- ISBN：9787561570883
- 條形碼：9787561570883 ; 978-7-5615-7088-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于分層貝葉斯模型的高血壓時空分布特征及其演化規律研究 內容簡介
本書對分層貝葉斯模型進行理論拓展, 探討同時將時間與空間維度信息融入模型的構建過程, 研究我國高血壓時空分布特征及其演化規律, 進而為我國慢性非傳染性疾病的時空監測實踐提供理論與實踐依據。
基于分層貝葉斯模型的高血壓時空分布特征及其演化規律研究 目錄
**章 導論
**節 研究背景與研究意義
(一)研究背景
(二)研究意義
第二節 研究思路、基本框架與創新點
(一)研究思路
(二)基本框架
(三)創新點
第三節 研究方法
(一)基于個體層面的傳統方法
(二)基于空間層面的傳統方法
(三)BYM空間與時空模型
(四)SCM空間與時空模型
第二章 基本概念與理論基礎
**節 基本概念
(一)空間自相關
(二)時空分析常用方法
(三)分層貝葉斯模型與疾病制圖
(四)貝葉斯疾病制圖
(五)標化患病比
第二節 理論基礎
(一)全局Moran指數
(二)先驗分布相關問題
(三)BYM基本模型
(四)SCM基本模型
(五)MCMC常見算法概述
第三章 文獻綜述
**節 高血壓危險因素研究現狀
第二節 疾病制圖的常用方法
(一)“內插”制圖法
(二)“平滑”制圖法
(三)小結
第三節 貝葉斯疾病制圖研究進展
(一)疾病制圖的貝葉斯方法
(二)貝葉斯疾病制圖
(三)展望
第四節 BYM研究現狀
(一)BYM空間分析
(二)BYM時空分析
第五節 SCM研究現狀
(一)SCM空間分析
(二)SCM時空分析
第六節 MCMC算法研究現狀
第四章 描述統計分析
**節 資料來源與分析指標
(一)資料來源
(二)分析指標定義
(三)數據缺失情況
第二節 分析方法與分析工具
第三節 不同特征調查樣本情況
(一)總體
(二)性別
(三)地區
(四)年份
(五)居住地
第四節 高血壓患病特征
(一)患病率及其變化趨勢
(二)不同特征的患病率
第五章 基于傳統方法的高血壓風險變異
來源研究
**節 單因素分析與多因素分析
(一)單因素分析
(二)多因素分析
第二節 基于面板數據的分析
(一)面板數據描述性統計
(二)固定效應logit分析
(三)隨機效應logit分析
(四)混合logit分析
第三節 模型比較
(一)固定效應與隨機效應
(二)混合效應與隨機效應
第六章 高血壓時空分布特征及其演化規
律研究——空間模型
**節 標化患病比與空間自相關
(一)標化患病比分析
(二)空間自相關分析
第二節 BYM模型
(一)先驗參數的選擇
(二)模型診斷與敏感性分析
(三)實證分析
第三節 scM模型
(一)先驗參數的選擇
(二)模型診斷與評估
(三)實證分析
第七章 高血壓時空分布特征及其演化規律研究——時空模型
**節 BYM時空模型
(一)研究動機
(二)模型構建
(三)模型選擇
(四)模型診斷與敏感性分析
第二節 SCM時空模型
(一)研究動機
(二)模型構建
(三)模型選擇
(四)模型診斷與敏感性分析
第三節 實證分析
(一)BYM時空模型分析結果
(二)SCM時空模型分析結果
第八章 高血壓時空變異來源研究
**節 BYM協變量模型
(一)研究動機
(二)模型構建
(三)參數的選擇
(四)BYM模型變量選擇
(五)模型診斷與敏感性分析
第二節 SCM協變量模型
(一)研究動機
(二)模型構建
第三節 實證分析
(一)BYM協變量模型分析結果
(二)SCM協變量模型分析結果
第九章 研究結論與建議
**節 研究結論
(一)方法學討論
(二)高血壓時空分布特征及其演化規律
(三)高血壓時空變異潛在來源
第二節 政策建議
(一)推廣健康生活方式，控制高血壓危險因素流行
(二)加強健康教育，開展健康體檢和篩查，推廣高血壓自我管理
(三)因時制宜，因地制宜，制訂高血壓防治中長期規劃
第三節 總結與展望
參考文獻
展開全部
基于分層貝葉斯模型的高血壓時空分布特征及其演化規律研究 作者簡介
徐麗，女，經濟學博士，2015年畢業于廈門大學經濟學院統計系。現為廣東外語外貿大學數學與統計學院講師，曾在《中國衛生統計》、《統計與決策》、BMC PublicHealth、International Journal of Environmental Research andpublic Health等權威期刊發表論文，研究方向為：空間統計方法及其在公共衛生領域的應用。
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