Random Effects Modelling and Inference for Skewed Data of Complex Correlation Structures

复杂相关结构的倾斜数据的随机效应建模和推理

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2020-04751
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.31万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2022-01-01 至 2023-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Observed frequencies for different species of plants or animals at the same location are usually negatively correlated in a competitive community, whereas the life experiences of people residing in the same community tend to be positively correlated because of shared environment and other underlying community characteristics. The investigation of relevant changes over time and space is a central part of many environmental and health studies. My research interests lie in the development of new random effects models where random effects can be used to account for community effects and the association among neighbouring communities. Our models are especially interpretable with well justified inferences. The most distinctive advantage of our method is its computational efficiency for massive data of complex dependence structure. Ongoing applications of our research projects include effects of ethylene glycol on birth weight and malformation in toxicological studies, spatial and temporal distribution of traffic accidents in Chicago, mercury detection in thousand fish from hundred lakes in Ontario, air pollution and mortality across USA, earthquake casualty prediction in China and forest fires across Canada. Our findings will help policy makers geographically target resource allocation and make regional planning in an attempt to remediate problem areas.
在竞争社区中,观察到的不同物种在同一地点的植物或动物的频率通常是负相关的,而居住在同一社区中的人们的生活经历往往由于共同的环境和其他潜在的社区特征而呈正相关。对时间和空间的相关变化的调查是许多环境和健康研究的核心部分。我的研究兴趣在于开发新的随机效应模型,可以使用随机效应来解释社区效应和邻近社区之间的关联。我们的模型特别可以解释,并有合理的推论。我们方法的最独特的优点是其用于复杂依赖结构的大量数据的计算效率。我们的研究项目的持续应用包括乙二醇对毒理学研究,芝加哥交通事故交通事故的空间和时间分布的影响以及安大略省一百个湖泊中的六湖中的汞检测中国和加拿大森林大火的预测。我们的发现将帮助决策者在地理上针对资源分配,并进行区域规划,以试图解决问题领域。

项目成果

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  • 资助金额:
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知道了