【摘 要】
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年龄-时期-队列模型(age-period-cohort model,以下简称APC模型)广泛应用于对慢性病发病率和死亡率变化趋势的分析[1-2]及预测未来疾病负担变化[3-4],并在传染性疾病的分析中也有应用[3-5].该模型考虑的因素包括年龄、时期、队列3个因素,由于3个因素之间存在线性关系而导致参数估计比较困难,若无一定的条件限制,同样的数据用APC模型估计的变化趋势甚至可能出现相反的情况[
【机 构】
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100021北京,全国肿瘤防治研究办公室全国肿瘤登记中心中国医学科学研究院肿瘤医院肿瘤研究所,100021北京,全国肿瘤防治研究办公室全国肿瘤登记中心中国医学科学研究院肿瘤医院肿瘤研究所
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年龄-时期-队列模型(age-period-cohort model,以下简称APC模型)广泛应用于对慢性病发病率和死亡率变化趋势的分析[1-2]及预测未来疾病负担变化[3-4],并在传染性疾病的分析中也有应用[3-5].该模型考虑的因素包括年龄、时期、队列3个因素,由于3个因素之间存在线性关系而导致参数估计比较困难,若无一定的条件限制,同样的数据用APC模型估计的变化趋势甚至可能出现相反的情况[6].关于APC模型参数估计的方法较多,包括非线性模型法、惩罚函数法、估计函数法、自回归模型等[1],但各种方法均存在不足,且传统的参数估计方法一般只利用样本信息.贝叶斯方法在参数估计时不仅能利用样本信息,还能利用样本外已知的其他信息,即先验信息.笔者将结合肿瘤登记数据的情况,介绍APC模型在预测中的应用及基于贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC)估计参数。
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