空间流行病学研究中的贝叶斯统计方法

• 作者: 李秀央 郑卫军 陈坤
• 来源期刊: 浙江大学学报（医学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 贝叶斯定理 统计学 贝叶斯统计 空间流行病学 空间分析
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 642-647
• 页数: 6页
• 分类号: R181.34
• 字数: 5030字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9292.2008.06.017

摘要

贝叶斯统计学通过构建分层贝叶斯模型,结合马尔科夫链-蒙特卡罗方法,可以有效地对包括小范围区域疾病分布图的描绘、疾病地理聚集性分析研究和疾病地理相关性研究在内的时空非独立数据进行分析.目前贝叶斯空间分析模型已发展成多类的分析方法,包括近年来充分发展和得到应用的BYM模型、联合随机模型、半参数贝叶斯统计及移动性均化模型等.同时,通过离差信息准则,开展了众多的模型比较分析;其中,以BYM模型和半参数模型中的MIX模型的优势较明显.随着进一步的深入研究,贝叶斯统计学在空间流行病学研究中发挥的空间将进一步增大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秀央	浙江大学医学院流行病与卫生统计系	103	1020	16.0	29.0
2	陈坤	浙江大学医学院流行病与卫生统计系	196	2107	23.0	34.0
3	郑卫军	浙江大学医学院流行病与卫生统计系	9	128	8.0	9.0