卜瓦松-對數常態模式於時空資料之研究 | |
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學年 | 102 |
學期 | 1 |
出版(發表)日期 | 2013-08-01 |
作品名稱 | 卜瓦松-對數常態模式於時空資料之研究 |
作品名稱(其他語言) | Poisson-Lognormal Model for Spatial-Temporal Data |
著者 | 張雅梅 |
單位 | 淡江大學統計學系 |
描述 | 計畫編號:NSC102-2118-M032-002
 研究期間:201308~201407
 研究經費:481,000 |
委託單位 | 行政院國家科學委員會 |
摘要 | 在流行病學研究上,利用計數資料來估計整個研究區域的疾病地圖是非常重要的議 題。我們在卜瓦松-對數常態模式的架構下,發展一時空模式,將經對數轉換後的條 件期望病例人數表示為數個基底函數的線性組合,將平均數與變異數估計問題視為 迴歸分析,利用傳統的Lasso法與group Lasso法來挑選適合的基底函數及估計平 均數與共變異數。此種方法能描繪平穩或非平穩過程,且在處理龐大的空間資料上, 能迅速有效地被運算。 In epidemiology, disease mapping using count data is a very important issue. Under a Poisson-lognormal model, we develop a spatial-temporal process. The log transformation of the conditional expected number of cases is decomposed as a linear combination of basis functions. The problem of mean and covariance estimations can be considered as a regression. A subset selection method of Lasso and group Lasso are used to choose a suitable subset of the basis functions and estimate the mean and covariances. This method can characterize either non-stationary or nearly stationary spatial processes, and is computationally efficient for large spatial data sets. |
關鍵字 | |
語言 | zh_TW |
相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/101285 ) |