基于负二项回归 M-分位数的疾病制图
统计方法学
2014-08-14 v1
摘要
我们引入了一种用于疾病制图的生态回归半参数方法，该方法基于对负二项变量的回归 M-分位数进行建模。所提出的方法对模型协变量中的异常值（包括由测量误差引起的异常值）具有鲁棒性，并能同时解释空间异质性和空间聚类。基于著名的苏格兰唇癌数据集进行的模拟实验，比较了用于疾病制图的 M-分位数建模方法与随机效应建模方法。结果表明，与标准疾病制图方法相比，M-分位数方法得出的预测相对风险具有更小的均方根误差。本文最后展示了 M-分位数方法的一个说明性应用，即绘制了 2005-2010 年英格兰地方当局辖区的低出生体重发生率地图。
引用
@article{arxiv.1310.3403,
title = {Disease Mapping via Negative Binomial Regression M-quantiles},
author = {Ray Chambers and Emanuela Dreassi and Nicola Salvati},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.3403},
year = {2014}
}
备注
23 pages, 7 figures