基于图优化的面单元计数数据推断改进
统计方法学
2020-10-22 v1
摘要
面单元计数数据中的空间相关性通常由一组随机效应建模，这些随机效应被赋予条件自回归(CAR)先验分布。该模型隐含的空间相关结构依赖于一个二元邻域矩阵，如果两个面单元共享公共边界，则假定其随机效应部分自相关，否则条件独立。本文将面单元视为图的顶点、邻域关系视为边集，提出了一种基于图优化的新算法，用于从数据中估计邻域矩阵。通过仿真全面证明了我们的方法相较于使用边界共享规则的优越性，随后将该方法应用于 2011 至 2017 年间苏格兰大格拉斯哥与克莱德卫生委员会的一项新呼吸道疾病监测研究。
引用
@article{arxiv.2010.10893,
title = {Improved inference for areal unit count data using graph-based optimisation},
author = {Duncan Lee and Kitty Meeks},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10893},
year = {2020}
}