Bayes Analizi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Hastalık Riskinde Coğrafi Varyasyonun Bayes Analizi
Hastalık haritalama, halk sağlığı alanında büyük bir ilgi odağıdır ve bir hastalığın coğrafi dağılımı, kökenini, nedenlerini veya evrimini anlamada önemli bir role sahiptir.
Son yıllarda, hastalıklardan kaynaklanan ölüm veya insidansı haritalamak için birçok çaba olmuştur. Coğrafi temsilde en yaygın kullanılan gösterge standartlaştırılmış ölüm oranıdır (SMR); bu, genellikle yaş gibi ayarlandığı değişkenin kafa karıştırıcı etkisini ortadan kaldırma avantajını sunar, ancak nüfus büyüklüğü harita üzerinde değiştiğinde bazı dezavantajlar sunar.
Böyle bir durumda, her alanda farklı doğrulukta tahminciler elde edilir; küçük nüfusa ve dolayısıyla daha az vakaya sahip alanlar, çok aşırı risk tahminlerini kaydetme eğilimindedir ve bu da haritaya hakim olur ve epidemiyolojik yorumlamayı engeller. Bu, tek bir vakanın ortaya çıkması beklenmeden önce binlerce kişiye ihtiyaç duyulan nadir hastalıklar için özel bir sorundur. Bu, daha iyi tahminler üretmek için komşu bölgelerden gelen bilgilerin kullanılması gerekliliğini ortaya çıkarmaktadır.
Alternatif risk önlemleri, uzay-zamansal varyasyon kaynaklarını hesaba katan diğer modelleme teknikleri uygulanarak elde edilebilir.
Basit bir teknik, risk ve uzay-zaman değişkenleri arasında log-lineer bir ilişki gösteren bir Poisson regresyon modelinin ayarlanmasından oluşur. Riskteki değişkenliği azaltmada başarılı olmakla birlikte, bu yöntem bir takım dezavantajlar oluşturmaya devam etmektedir.
İlk olarak, az sayıda vakaya sahip coğrafi bölgelerde, bu model ekstra Poisson varyasyonu nedeniyle kararsız tahminler verir. Ayrıca, riskler arasındaki mekansal bağımsızlık hipotezi geçerli değilse, alanlar arasındaki olası bir korelasyonu hesaba katmadığı için model uygun değildir.
Bu problemlere olası bir çözüm, Clayton ve Kaldor (1987) tarafından tanıtılan ve daha sonra Besag, York ve Mollié (1991) tarafından geliştirilen modelin Bayesian uzantısıdır.
Temel olarak, bu yaklaşım, bilinmeyen rölatif riskin tahmininde, her bir alanda gözlemlenen ve beklenen vaka sayısından oluşan yerel bilgiyi ve nispi riskin genel değişkenliği hakkında ön bilgileri, potansiyel benzerlerini entegre etmenin bir yolunu sağlar. Komşu bölgelerdeki çeşitlilik ve bunların coğrafi olarak tanımlanmış ortak değişkenlerle bağlantıları.
Bu makalede, küçük coğrafi alanlarda göreceli mortalite risklerini tahmin etmek ve haritalamak amacıyla bahsedilen tekniklerin davranışlarını karşılaştırıyoruz; bu, Galiçya’da (İspanya) erkeklerde akciğer kanseri mortalitesindeki coğrafi varyasyonun analizi ile gösterilmiştir.
TEORİK MODELLER
Klasik yaklaşım
O, gözlemlenen durumların sayısını, E sayısı ii’yi göstersin. Her bir alan veya coğrafi birim için yaşa göre ayrılmış nüfus artı spesifik ölüm oranları kullanılarak hesaplanan beklenen vakaların sayısı ve ξi bağıl risk (RR) olsun.
Hastalık haritalamasına yönelik klasik yaklaşım, Ei’lerin bilinmesine bağlı olarak ξi’lerin karşılıklı olarak bağımsız olduğu varsayımına dayanır. Ayrıca, her Oi, ortalamayla birlikte bir Poisson dağılımını takip eder.
Hiyerarşik Bayes Modeli
Bayes yöntemleri, riskle ilgisi olmayan rastgele dalgalanmaların etkisini azaltmak için bitişik alanlardan gelen bilgileri dahil ederek bir alanın riskini tahmin eder. Ayrıca, bitişik alanlar arasındaki uzamsal korelasyon dikkate alındığında, elde edilen düzleştirilmiş haritalar daha bilgilendiricidir.
Bayes yaklaşımında, Poisson varyasyonu birinci seviyede modellenir ve göreceli riskler için bir model ikinci seviyede belirlenir, alana özgü rastgele etkiler daha sonra iki bileşene ayrılır: dikkate alan uzamsal olarak yapılandırılmış bir bileşen uzayda yapılandırılmış bir şekilde değişen etkiler (kümelenme) ve bir alan ile bir sonraki arasında yapılandırılmamış bir şekilde değişen etkileri modelleyen bir bileşendir (heterojenlik). Mekansal-zamansal hiyerarşik model aşağıdaki gibi formüle edilmiştir.
Bayes teoremi nerede kullanılır
Bayes kimdir
Bayes karar teorisi
Bayes Teoremi soruları
Bayes Teoremi ispatı
Bayes teoremi ekşi
Bayes teoremi istatistik
Bayes formülü
Gözlenen durumların sayısı,E sayısı ij ij olsun ve ξij alanı i ve j dönemindeki RR. Risk vektörü göz önüne alındığında, gözlemlenen vakaların vektörü için bir olasılık modeli belirlenir.
α, tüm alanlardaki RR’ler için logaritmanın ortalaması olduğunda, φi kümeleme bileşeni, θi heterojenlik bileşeni nent, tj zaman, β tüm boyunca zaman eğiliminin ortalaması alanlar, δ uzay-zaman etkileşimi etkisi ve X, ik’yi gösterir
Her alandaki zaman içinde risk tahmini exp(β+δi) ile verilir. Bernardinelli, Clayton, Pascutto, Montomoli, Ghislandi ve Songini (1995) gösterimini takiben, δi alanı i için diferansiyel eğilim olarak adlandırılır: δi <0 değeri, i alanındaki eğilimin ortalamanın altında olduğunu gösterirken, δi >0 değeri, i alanındaki eğilimin ortalamanın üzerinde olduğu anlamına gelir.
Bayes modellemesi, rastgele etkiler için önceki dağılımların belirtilmesini gerektirir. Birkaç önceki dağılım dikkate alınabilir ve daha sonra pratik uygulamada kullanılan spesifikasyonları açıklayacağız.
Bu ön dağılım sayesinde, alanlar arasındaki risk varyasyonunun bağımsız olduğu ve sonuç olarak alan etkisinin sonraki tahminlerinin genel bir ortalamaya yöneleceği varsayılır.
Kümeleme bileşeni için, herhangi bir alandaki risk tahminleri komşu alanlara bağlıdır; bu, ağırlıkların tahsisi ile sağlandı. Spesifik olarak, alanların bitişik olduğu (yani ortak bir sınırı paylaştığı) durumlarda bire ve olmadığı durumlarda sıfıra eşit ağırlıklar alınmıştır. Besag, York ve Mollié (1991) tarafından önerilen koşullu otoregresif (CAR) modeli kullanıldı.
Clayton ve Montomoli (1995), bu parametreler için gama dağılımları dikkate alınmıştır. Tam bir Bayes analizi gerçekleştirmek için α, β ve γk için hiperöncelik dağılımları belirtilmelidir; tüm bu parametreler için tek tip öncelikler (uygun olmayan) varsayılmıştır.
Hiyerarşik Bayes Modellerinin Tahmini
Hiyerarşik modelin tahmini için simülasyon teknikleri gereklidir; en yaygın olarak kullanılanı, Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemlerine ait olan ve WinBUGS yazılımında uygulanan Gibbs Sampler’dır.
Markov zincirinin durağan dağılıma yakınsadığını değerlendirmek için yakınsama analizi yapılmalıdır.
Model Seçimi
Farklı Bayes modelleri koleksiyonundan en iyi modeli seçmek için kullanılan, Spiegelhalter, Best, Carlin ve Van der Linde (2002) tarafından önerilen ve uyum ve model karmaşıklığı söz konusudur.
Bayes formülü Bayes karar teorisi Bayes kimdir Bayes teoremi ekşi Bayes Teoremi ispatı Bayes teoremi istatistik Bayes teoremi nerede kullanılır Bayes Teoremi soruları