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J-GLOBAL ID：201702245279760882   整理番号：17A1437594

コネチカット州からのぼうこう癌データに適用した小規模写像のためのBayes的ノンパラメトリック面積wombling【Powered by NICT】

Bayesian nonparametric areal wombling for small-scale maps with an application to urinary bladder cancer data from Connecticut

著者 (1件)： Guhaniyogi Rajarshi (Department of Applied Mathematics & Statistics, University of California, Santa Cruz, 95064 SOE2, CA, USA)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 36  号： 25  ページ： 4007-4027  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： 面領域(例えば,ZIPコード,人口調査標準地域,または郡)と結合させた症例数または速度の形で次第に豊富な空間データを用いて,関心は,差の形式的同定「境界」またはマップに対する障壁になる,推定された統計的地図自体に加えて「境界」隣接地域単位における非常に異なる転帰を記述する境界を指し,恐らく潜在的な危険因子に起因する。本論文では,モデルに基づく統計的ツール,少数地域単位の地図の違い境界を同定するために,小規模としてマップとも呼ばれるを開発することに焦点を当てた。本論文では,ノンパラメトリックDirichlet過程に基づく新しいロバストなノンパラメトリック境界検出規則を提案し,後にDirichlet過程wombling(DPW)規則と呼ばれる小規模マップのためのDirichletプロセス混合モデルを用いて。偽発見率に基づく最近提案されたノンパラメトリック境界検出規則とは異なり,DPW則はJAGSとOpenBUGSなど公衆衛生開業医のための自由に入手可能なソフトウェアにおけるアドホックパラメータを含まず,計算が単純で,容易に実行可能であるが,小規模womblingにおける統計的に解釈可能な境界検出を提供する。詳細なシミュレーション研究とコネチカット州の8郡における1990~2012年の間に膀胱癌発生率データセットに提案した方法の応用を提供する。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： *小規模 ,  シミュレーション ,  ロバスト性 ,  *写像 ,  公衆衛生 ,  *コネチカット州 ,  *ノンパラメトリック法 ,  危険因子 ,  *膀胱腫瘍 ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： 発癌率 ,  混合モデル ,  境界検出 ,  Dirichlet過程 ,  人口調査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地区wombling ,  CARモデル ,  Dirichlet過程 ,  多重仮説の試験 ,  ぼうこう癌

分類 (1件)： 測量学一般  (RC02010W)

タイトルに関連する用語 (6件)： コネチカット州 ,  ぼうこう癌 ,  小規模 ,  写像 ,  ノンパラメトリック ,  面積