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地理空間健康數(shù)據(jù):基于R-INLA和Shiny的建模與可視化(Geospatial Health Data: Model
地理空間健康數(shù)據(jù)對于公共衛(wèi)生和政策制定至關重要。這些數(shù)據(jù)可用于量化疾病負擔,了解地理和時間模式,識別風險因素以及衡量不平等現(xiàn)象。本書介紹了R中用于分析地理參考健康數(shù)據(jù)的空間和時空統(tǒng)計方法以及可視化技術,具體涵蓋以下主題:
·操作和轉(zhuǎn)換點、面和柵格數(shù)據(jù);
·使用區(qū)域和地理統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行疾病映射的貝葉斯分層模型;
·使用集成的嵌套拉普拉斯近似(INLA)和隨機偏微分方程(SPDE)方法擬合和解釋空間和時空模型;
·創(chuàng)建交互式和靜態(tài)可視化,例如疾病地圖和時間曲線圖;
·可重現(xiàn)的R Markdown報告、交互式儀表盤和Shiny Web應用程序,便于向合作者和決策者傳達見解。
本書提供了基于真實世界數(shù)據(jù)的多個疾病和環(huán)境應用的完全可復制示例,例如岡比亞的瘧疾,英國和美國的癌癥以及西班牙的空氣污染。這些示例主要集中在健康應用方面,但所涉及的方法也適用于其他使用地理參考數(shù)據(jù)的領域,包括流行病學、生態(tài)學、人口統(tǒng)計學和犯罪學。本書清晰描述了數(shù)據(jù)導入、操作、建模和可視化的R代碼以及結(jié)果的解釋。這確保內(nèi)容完全可復制并且便于學生、研究人員和從業(yè)者使用。
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