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J-GLOBAL ID：201802265557901803   整理番号：18A0235615

主成分分析を用いた一般化加法モデル:呼吸器疾患と大気汚染データの時系列への応用【Powered by NICT】

Generalized additive models with principal component analysis: an application to time series of respiratory disease and air pollution data

著者 (7件)： de Souza Juliana B. (Federal University of Espirito Santo, Vitoria, Brazil) ,  Reisen Valderio A. (Federal University of Espirito Santo, Vitoria, Brazil) ,  Reisen Valderio A. (CentraleSupelec, Gif-sur-Yvette, France) ,  Franco Glaura C. (Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil) ,  Ispany Marton (University of Debrecen, Hungary) ,  Bondon Pascal (Centre National de la Recherche Scientifique and CentraleSupelec, Gif-sur-Yvette, and University of Paris-Saclay, France) ,  Santos Jane Meri (Federal University of Espirito Santo, Vitoria, Brazil)
資料名： Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics  (Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics)
巻： 67  号： 2  ページ： 453-480  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0430A  ISSN： 0035-9254  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： 大気汚染の健康への影響の環境疫学研究はしばしば標準統計的方法論としての一般化加法モデル(GAM)を利用し,説明因子として大気汚染物質を考慮した。大気汚染物質への曝露が多次元が,これらの研究の大部分は,GAMモデルの共変量としてのみ単一汚染物質を考察した。モデル制限が,汚染物質の変数は,「連続的依存性が,またそれ自身間の相互依存性を持つだけでないためである。より現実的なモデルを試み,ここではハイブリッド一般化加法モデル主成分分析ベクトル自己回帰(GAM PCA VAR)モデル,PCAとGAMsの組合せと共にVARプロセスを提案した。PCAは汚染物質間の多重共線性を除去するために使われ,VARモデルはデータの系列相関を扱うGAMにおける共変量として白色雑音過程を生成するのに使用される。提案された方法論の理論的およびシミュレーション結果を考察し,PCA(主成分分析)に共変量の時間相関の影響に特別な注意を払って,その結果,GAMにおけるパラメータの推定と相対リスク,公衆衛生に対する,特に汚染物質,共変量の効果を測定するために一般的に使用される統計的量であるである。方法論への主な動機として,実データセットは,呼吸器疾患と大気汚染濃度との関連,特に粒子状物質PM10,二酸化硫黄,二酸化窒素,一酸化炭素及びオゾンを定量化する目的で解析した。経験的結果は,GAM PCA VARモデルは主成分から自己相関を除去できることを示した。加えて,この方法は,各汚染物質のための,相対リスクの推定データの系列相関の影響を受けないを産生する。は,一般的に,標準GAMモデルと比べて,推定されたリスクのより顕著な値をもたらし,この研究のために,PM10のリスクにおけるほぼ5.4%の増加,通常ヒトの健康に対する有害効果と関連する最も重要な汚染物質の一つであることを示した。Copyright 2018 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： 二酸化窒素 ,  オゾン ,  *加算 ,  PM10 ,  *大気汚染 ,  公衆衛生 ,  *モデル ,  汚染物質 ,  一酸化炭素 ,  パラメータ推定 ,  二酸化硫黄 ,  シミュレーション ,  *呼吸器疾患 ,  *主成分分析
準シソーラス用語： 共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 一般化加法モデル ,  多重共線性 ,  主成分分析 ,  相対リスク ,  系列相関 ,  ベクトル自己回帰モデル

分類 (2件)： 健康被害  (SB03070P) ,  公衆衛生  (GB02000X)

タイトルに関連する用語 (8件)： 主成分分析 ,  一般化 ,  加法 ,  モデル ,  呼吸器疾患 ,  大気汚染 ,  時系列 ,  応用