区域聚合的加州哮喘住院数据中的时间梯度建模
应用统计
2013-04-17 v1
摘要
地理信息系统 (GIS) 的进步导致了时空数据库及相关统计建模近期的巨大激增。在此，我们脱离了丰富的时空建模范畴，考虑空间离散（例如区域上的聚合数据）但时间连续的情形。本应用的主要目标是对加州县级月度哮喘住院率数据集中的时间过程梯度进行推断，同时考虑相邻县之间时间过程的空间相似性。此处使用时间连续模型允许在比数据采样更细的分辨率上进行推断。我们未采用参数形式来建模时间，而是选择在动态马尔可夫随机场框架内嵌入更灵活的随机过程。通过矩阵值协方差函数，我们可以确保时间过程实现均方可微，从而以后验预测的方式对时间梯度进行推断。我们利用该方法评估时间梯度，关注在扣除季节性、时空臭氧水平以及若干空间解析的重要社会人口协变量后，残差率和拟合率曲线的时间变化。
引用
@article{arxiv.1304.4445,
title = {Modeling temporal gradients in regionally aggregated California asthma hospitalization data},
author = {Harrison Quick and Sudipto Banerjee and Bradley P. Carlin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.4445},
year = {2013}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/12-AOAS600 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)