疾病流行監視・予測のためのノンパラメトリック時空間分析手法の開発

疾病流行监测和预测的非参数时空分析方法的发展

基本信息

批准号：
17700647
负责人：
中谷友樹
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Ritsumeikan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、申請者らによって提案された、疾病の地理的分布にみられるローカルな共変動特性を検出する地理的加重ポアソン回帰法(GWPR)を、時空間的な疾病分布推移の追跡・予測手法に拡張しようとするものである。すなわち、空間的あるいは時空間的な近傍を定義する重み付け関数(カーネル)を利用した重み付け回帰を用いて、ローカルな共変動ルールを効率的に推定しようとする時・空間条件付ノンパラメトリック回帰分析手法の提案である。ここで検討される方法論は、共変動関係を検討する外生変数を利用しない場合に、時空間カーネルを用いた時空間的な疾病集積の検出に関する方法論に帰着する。これら一連の方法論的検討によって、時空間的な疾病集積状況の視覚化、予測の信頼性向上とともに、時空間的な予測を支える有用なルールの検出に関する方法論的確立をめざした。疾病および犯罪発生のデータを用いて、時空間的なカーネルに基づく、疾病集積性の検出方法、時空間キューブ(地理的2次元と時間次元による3次元空間)でvolume renderingを利用した集積性の視覚化、共変動関係を考慮した時空間的疾病流行解析のノンパラメトリック・モデルの定式化をはかるとともに、その経験的事例を提示した。また、従来の地理的加重回帰法にも利用可能な、極値分布を利用することで多重検定を考慮するローカルなパラメター推定値の有意性検定の方法論を提案した。

这项研究的目的是，申请人提出了检测疾病地理分布中发现的局部识别特征的地理加权后期回归方法（GWPR）。也就是说，当我们想使用基于权重的康复功能（内核）有效估计局部互连规则时，该函数（内核）定义了空间或空间空间的附近，非参数回归分析方法具有空间条件，这是一项建议。此处检查的方法是一种使用空间空间内核检测空间疾病积累的方法，当不使用共同变量关系的外部变量时。这些旨在可视化空间 - 空间样的积累状态，提高预测的可靠性，并在检测支持空间预测的有用规则的方法学衡量方面的一系列方法学研究。使用疾病和犯罪的数据，基于空间和空间内核的疾病的整合方法，除了非空间空间立方体中使用体积渲染的集成（地理2D和时间维度）。 - 考虑到可视化和相互波动的空间疾病流行分析的参数模型，提出了经验案例。此外，我们为局部参数估计值提出了一种方法，该方法可以在常规的地理重量回归方法中使用，该方法通过使用极端价格分布考虑了多个测试。