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J-GLOBAL ID：201702218157018588   整理番号：17A1237458

空間的に凝集したカウントデータのためのBayes流行モデル【Powered by NICT】

Bayesian epidemic models for spatially aggregated count data

著者 (4件)： Malesios Chrisovalantis (Department of Agricultural Development, Democritus University of Thrace, Orestiada, Greece) ,  Demiris Nikolaos (Department of Statistics, Athens University of Economics and Business, Athens, Greece) ,  Kalogeropoulos Konstantinos (Department of Statistics, London School of Economics and Political Science, London, U.K.) ,  Ntzoufras Ioannis (Department of Statistics, Athens University of Economics and Business, Athens, Greece)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 36  号： 20  ページ： 3216-3230  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 流行データは,しばしばある種の特性を持ち,多くの零点の存在,疾患拡大機構の空間的性質,環境騒音,系列相関と時間変動因子への依存性である。本論文では,適切なBayesモデリングを介してこれらの問題を検討した。そうすることで,著者らは過剰数の零点を持つ空間-時間的計数データのための適切な確率的回帰モデルの一般的クラスを利用した。開発した回帰フレームワークは,Ornstein-Uhlenbeck過程定式化による系列相関と時間変動共変量を組み込んだ。添加では,異なる事前分布の影響,g事前分布の混合物のデフォルトオプションと変化を調べた。流行モデル成分の異なる距離カーネルの影響を調べた。疾患制御のためのシナリオ試験のための分岐プロセスベースの方法を開発することにより進行し,このようにして伝統的疫学モデルを連結する確率的流行プロセスと,政策集束意思決定に有用である。アプローチはEvros領域ギリシア,ヒツジポックスデータセットへの応用を説明した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 経時変化 ,  定式化 ,  *モデル ,  集束 ,  モデリング ,  零点 ,  意思決定 ,  環境騒音 ,  ギリシャ共和国 ,  回帰モデル
準シソーラス用語： 疫学モデル ,  事前分布 ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Bayesモデリング ,  Bayes変数選択 ,  分枝過程 ,  流行絶滅 ,  g事前 ,  空間カーネル ,  病害防除

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 凝集 ,  カウント ,  流行 ,  モデル