卜瓦松-對數常態模式於時空資料之研究
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 )

機構典藏連結