| dc.contributor.advisor | 陳麗霞 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | 洪慈翊 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 洪慈翊 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2003 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2009-09-14 | - |
| dc.date.available | 2009-09-14 | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 2009-09-14 | - |
| dc.identifier (其他 識別碼) | G0090354019 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30878 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 統計研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 90354019 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 92 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本論文的目的是希望透過貝氏模型的建構,以瞭解疾病在空間上的分佈狀態。我們先討論Poisson-Gamma模式(PG)、本質的常態條件自我相關模式(ICAR)、適當的常態條件自我相關模式(PCAR)等三種模式的貝氏架構,以期適切地描述出空間中的疾病發生率並據以繪製疾病地圖。接著,再介紹貝氏因子(Bayes Factor)以對這三種模式進行模式選取。本論文並以結核病資料進行實證分析,就各年齡層分別計算三種模式間的貝氏因子,以選出各年齡層的最適模式,並對該模式估計出的相對風險率繪製疾病地圖, 結果顯示各年齡層的最適空間模式不儘相同。 由於群聚(clustering)現象亦為疾病空間統計之研究焦點,我們也介紹了群及間斷處的貝氏偵測法(BDCD),該方法是以可反轉跳動的蒙地卡羅馬可夫鏈(RJMCMC)為基礎。實證結果顯示相對風險率較高的地區多屬山地鄉等醫療環境較落後的偏遠地區,且39歲以下的年齡層支持PCAR模式,39歲以上的年齡層支持PG模式,也就是說青壯年的結核病空間分佈與鄰區間的距離、人數有著明顯的關係,至於中老年人的結核病空間分佈則是彼此獨立不相關的。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 第一節 研究動機與目的 1 第二節 研究背景 2 第三節 研究範圍與資料處理 2 第四節 文獻探討 3 第四節 研究架構 4 第二章 貝氏空間統計的模型 第一節 Poisson-Gamma模式 6 第二節 本質的常態條件自我相關模式 8 第三節 適當的常態條件自我相關模式 9 第四節 配適模型實例探討 12 第五節 結果 13 第三章 模式選取 第一節 貝氏因子之介紹 16 第二節 貝氏因子之估計方法 18 (一) Laplace方法 18 (二) Schwarz 準則 20 (三) 重要抽樣法結合後驗模擬值 20 第三節 結核病發生率三種模式之選取 25 第四節 疾病地圖 27 第四章 用貝氏方法找群聚現象 第一節 BDCD模型之介紹 31 (一) 概似函數 31 (二) 先驗分配 32 (三) 以RJMCMC進行後驗推論 33 第二節 群聚現象之疾病地圖 38 第五章 結論與建議 第一節 結論 47 第二節 研究限制 49 第三節 後續研究及建議 49 參考文獻 51 附錄 53 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0090354019 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 疾病地圖 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 貝氏方法在疾病地圖 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 貝氏方法在疾病地圖分析上之應用 | zh_TW |
| dc.title (題名) | 貝氏方法在疾病地圖分析上之應用 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 楊堅:「台灣地區山地鄉結核病流行病學探討」,國立台灣大學流行病學研究所碩士論文, 民國89年。 | zh_TW |
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