| dc.contributor.advisor | 陳麗霞 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | 連家斌 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 連家斌 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2004 | 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) | G0923540101 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=32200 | - |
| 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) | 92354010 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 93 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本論文探討了以廣義線性混合模式(GLMM)結合時間及空間效果的時間空間模式，以將地區特性、人口特徵等變數，及時間變數納入模式中。有關時間效果可用B-Spline方法建構固定或隨機的時間趨勢平滑函數，而空間效果則是將各地區的隨機效果以條件自我相關模式(CAR)描述。實證部份則是應用GLMM模式分析台灣本島350個鄉鎮市區自民國八十八年到九十一年的肝癌就診資料，依性別、年齡層加以整理，並將年齡層分為0~19歲、20~39歲、40 ~59歲、60歲以上，分別代表少、青、壯、老等四個年齡層；再採用GLMMGibbs結合R軟體各個資料集分別配適時間空間模式，估計各地區之相對風險並繪製疾病地圖，據以找出各年估計的相對風險高的地區。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論………………………………………………………1\r\n第一節 研究動機與目的 ……………………………………1\r\n 第二節 研究架構 ……………………………………………2\r\n第二章 文獻探討 ………………………………………………3\r\n第一節 空間統計於醫學與環境的應用 ………………………3\r\n 第二節 時間與空間模式 ………………………………………4\r\n第三節 台灣地區肝癌就診狀況之研究 ………………………5\r\n第三章 方法介紹 ………………………………………………7\r\n 第一節 廣義線性混合模式介紹 ………………………………7\r\n 第二節 CAR模式介紹 ………………………………………8\r\n 第三節 B-spline之介紹 ………………………………………10\r\n3.3.1 B-spline節點 ………………………………………10\r\n3.3.2 B-spline基底函數 …………………………………11\r\n3.3.3 B-spline曲線的數學模式 …………………………12\r\n 第四節 利用PQL估計GLMM參數 …………………………14\r\n 第五節 利用Gibbs抽樣法估計GLMM參數 ………………15\r\n第四章 實證研究 ………………………………………………17\r\n第一節 資料概述與分析 ……………………………………20\r\n 第二節 模式建立與應用 ……………………………………22\r\n第三節 模式估計與應用 ……………………………………26\r\n4.3. 適合度分析 ……………………………………29\r\n4.3.1女性0~19歲 ……………………………………32\r\n4.3.2女性20~39歲 ……………………………………35\r\n4.3.3女性40~59歲 ……………………………………38\r\n4.3.4女性60歲以上 ……………………………………41\r\n4.3.5男性0~19歲 ……………………………………44\r\n4.3.6男性20~39歲 ……………………………………47\r\n4.3.7男性40~59歲 ……………………………………49\r\n4.3.8男性60歲以上 ……………………………………52\r\n第四節 分析與探討 ……………………………………………54\r\n第五章 結論與建議 ……………………………………………61\r\n第一節 相對風險模式結論 ……………………………………61\r\n 第二節 模式的改進方法 ………………………………………62\r\n參考文獻 …………………………………………………………64\r\n附錄1 各年度性別年齡層誤差分怖 …………………………67\r\n附錄2 肝癌各性別年齡層相對風險前10%的地區比較圖 ……72\r\n附錄3 相對風險模式收斂圖 ………………………………81 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0923540101 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | GLMM | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | B-spline | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | CAR | en_US |
| dc.title (題名) | 廣義線性混合模式結合B-Spline在疾病地圖上之應用 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Applying GLMM with B-Spline to Map Disease Rates | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 中文部份： | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 1.賴景義：電腦輔助設計-B-spline基本特性介紹。 | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | http://www.me.ncu.edu.tw/jylai/CAD/B-spline.doc | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 2.行政院衛生署--衛生統計資訊網。 | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | http://www.doh.gov.tw/statistic/index.htm | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 3.財團法人預防醫學基金會-認識肝癌。 | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | http://www.pmf.org.tw/hcc.htm | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 4. 蕭朱杏、莊愷瑋 (2001).地理統計於醫學與環境的應用,地理統計在農業和環境科學之應用研討會論文集,79-92頁，中國農業化學會。 | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 5. 陳定信、賴明陽、陳健弘 (1991).本土醫學資料庫之建立及衛生政策上之應用，行政院衛生署八十年度委託研究計畫研究報告。 | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 6. 行政院衛生署國民健康局 (2003).中華民國癌症死亡率分佈地圖集(1972-2001)。 | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 7. 行政院衛生署國民健康局 (2003).中華民國癌症發生率分佈地圖集(1995-1998)。 | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 英文部份： | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 1.Bernardinelli, L. and Montomoli, C. (1992). Empirical Bayes versus fully Bayesian analysis of geographical variation in disease risk. Statistics in Medicine. 11, 983-1007. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 2.Besag, J., York, J. and Mollie, A. (1991). Bayesian image restoration, with two applications in spatial statistics. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 43, 1-21. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 3.Breslow, N. E. and Clayton, D. G. (1993). Approximate inference in generalized linear mixed models. Journal of the American Statistical Association. 88, 421, 9-25. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 4.Chambers, J. M. and Hastie, T. J. (1992). Chapter 7 of Statistical Models in S. Pacific Grove, Calif.:Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 5.Clayton, D. and Kaldor, J. (1987). Empirical Bayes estimates of age-standardized relative risks for use in disease mapping. Biometrics , 43, 671-681. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 6.De Boor, C. (1978). A Practical Guide to Splines. New York:Springer-Verlag. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 7.Gelfand, A. E. and Smith, A.F.M. (1990). Sampling based approaches to calculating marginal desities. J. Am. Statist. Ass. 85, 389-409. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 8.Gelfand, A. E., Hills, S. E., Racine-Poon, A. and Smith, A. F. M. (1990). Illustration of Bayesian inference in normal data models using Gibbs sampling. J. Am. Statist. Ass. 85, 972-985. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 9.Lawson, A. B., Browne, W. J. and Vidal Roderiro, C. L. (2003). Disease Mapping with Winbugs and MLwin. England:John Wiley. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 10.Myles, J. and Clayton, D. (2001). GLMMGibbs:An R package for estimating Bayesian Generalised Linear Mixed Models by Gibbs Sampling. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 11.MacNab, Y. C. and Dean, C. B.(2000). Parametric bootstrap and penalized quasi-likelihood inference in conditional autoregressive models. Statistics in Medicine, 19, 2421-2435. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 12.MacNab, Y. C. and Dean, C. B. (2001). Autoregressive spatial smoothing and temporal spline smoothing for mapping rates. Biometrics, 57, 949-956. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 13.MacNab, Y. C. and Dean, C. B. (2002). Spatio-temporal modelling of rates for the construction of disease maps. Statistics in Medicine, 21, 347-358. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 14.McCulloch, C. E. and Searle, S. R. (2001). Generalized, Liner, and Mixed models. New York:John Wiley. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 15.Pickle, L. W. (2000). Exploring spatio-temporal patterns of mortality using mixed effects models. Statistics in Medicine, 19, 2251-2263. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 16.Shene, C. K. (2003). Introduction to Computing with Geometry Notes. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | http://www.cs.mtu.edu/~shene/COURSES/cs3621/NOTES/notes.html | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 17.Tsutakawa, R. K. (1988). Mixed model for analyzing geographical variability in mortality rates. J. Am. Statist. Ass., 83, 37-42. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 18.Venables, W. N. and Ripley, B.D. (2002). Modern Applied Statistics with S. New York:Springer. | zh_TW |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 19.Walter, S. D. and Birnie, S. E. (1991). Mapping mortality and morbidity patterns: an international comparison. International Journal of Epidemiology .20 (3), 678-689. | zh_TW |
