【摘 要】
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该文以Markov随机场为基础构造出了一种新的时空模型,并就此模型应用到疾病分布研究中,取得了很好的效果.首先讨论了如何利用逐对差异法构造Markov随机场,产由此得到一类在空
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该文以Markov随机场为基础构造出了一种新的时空模型,并就此模型应用到疾病分布研究中,取得了很好的效果.首先讨论了如何利用逐对差异法构造Markov随机场,产由此得到一类在空间统计中常用的条件自回归模型.在分析了疾病分布的一般特点后,指出我们利用基于Laplace分布构造出的条件自回归空间模型比常用的基于Gauss分布的条件自回归空间分布在某些方面更优.利用Bayes推理,我们导出了新模型各个参数的全条件分布形式,讨论了如何通过MCMC方法来估计新模型的各个参数.通过对伦敦健康管理局公布的肺癌数据的处理,进一步说明了该模型优于传统的Gauss条件自回归模型的方面.在空间分析的基础上,我们利用其特殊的一维情形来构造时间模型.摈弃了普遍采用的自回归时间序列,代之于Gauss条件自回归模型,并在空间模型中融入了时间因素,从而建立了一种新的时空模型.
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