层次分布滞后模型的统一建模方法

我们提出了用于实现分布滞后模型（DLMs）的统计建模框架，涵盖了多种扩展方法，以捕捉来自协变量通过回归的时序分布效应。我们将DLMs置于惩罚性广义可加模型（GAMs）的上下文中，并说明通过R软件包\texttt{mgcv}实现可行，其中允许灵活且可解释的推断以及彻底的模型评估。我们展示了惩罚性样条作为随机量的解释如何在同一实际环境中实现近似贝叶斯推断和层次结构。我们关注流行病学研究，并以希腊和塞浦路斯的死亡数据为例进行演示。对于塞浦路斯案例研究，我们首次检讨来自温度和湿度对死亡风险的联合滞后效应，意外结果显示湿度在寒冷条件下会显著增加死亡风险。另一种新颖的应用是使用所提出的框架进行层次化池化，以估计地区特定的协变量-滞后风险对死亡的影响，并使用后验模拟比较不同地区的风险。