大气污染对健康影响的贝叶斯动态模拟 广义线性模型

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摘要翻译：
短期接触空气污染与死亡率或发病率之间的关系一直是最近许多研究的主题，其中标准的分析方法使用泊松线性或相加模型。本文使用贝叶斯动态广义线性模型(DGLM)来估计这种关系，它允许标准线性或加性模型在两个方面进行扩展：(i)健康数据中存在的长期趋势和时间相关性可以用自回归过程来建模，而不是日历时间的平滑函数；(ii)容许空气污染的影响随时间演变。通过将一系列动态和非动态模型应用于大伦敦的空气污染和死亡率数据，研究了这两种扩展的有效性。采用贝叶斯方法进行推理，并提出了马尔可夫链蒙特卡罗模拟算法进行推理。另外还提出了一种基于可能性的分析方法，以便与以前唯一的使用DGLM的空气污染和健康数据分析进行直接比较。
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英文标题：
《Modelling the effects of air pollution on health using Bayesian Dynamic
  Generalised Linear Models》
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作者：
Duncan Lee and Gavin Shaddick
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最新提交年份：
2012
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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英文摘要：
  The relationship between short-term exposure to air pollution and mortality or morbidity has been the subject of much recent research, in which the standard method of analysis uses Poisson linear or additive models. In this paper we use a Bayesian dynamic generalised linear model (DGLM) to estimate this relationship, which allows the standard linear or additive model to be extended in two ways: (i) the long-term trend and temporal correlation present in the health data can be modelled by an autoregressive process rather than a smooth function of calendar time; (ii) the effects of air pollution are allowed to evolve over time. The efficacy of these two extensions are investigated by applying a series of dynamic and non-dynamic models to air pollution and mortality data from Greater London. A Bayesian approach is taken throughout, and a Markov chain monte carlo simulation algorithm is presented for inference. An alternative likelihood based analysis is also presented, in order to allow a direct comparison with the only previous analysis of air pollution and health data using a DGLM.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/710.3473

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关键词：广义线性模型 大气污染 线性模型 贝叶斯 relationship 回归 泊松 using data air