Spatial-Temporal Model for Count Data
學年 103
學期 2
發表日期 2015-06-27
作品名稱 Spatial-Temporal Model for Count Data
作品名稱（其他語言）
著者 Ya-Mei Chang
作品所屬單位
出版者
會議名稱 第二十四屆南區統計研討會暨2015中華機率統計學會年會及學術研討會
會議地點 國立彰化師範大學進德校區, 彰化, 台灣
摘要 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 and a stationary process. 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 data sets.
關鍵字 Poisson-lognormal model;Spatial-temporal process;Disease maps;Lasso;group Lasso
語言 zh_TW
收錄於
會議性質 國內
校內研討會地點 無
研討會時間 20150627~20150628
通訊作者
國別 TWN
公開徵稿
出版型式
出處 第二十四屆南區統計研討會暨2015中華機率統計學會年會及學術研討會
相關連結

機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/106414 )

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