亡的原因呼吸道咳嗽或呼吸困难 似乎
就像我们倾向于认为“没什么大不了”的许多其他事情一样，有理由担心。更糟糕的是，在世界上许多主要城市，空气质量只会越来越差。 当亚洲“空气灾难”袭来：生物统计学和时空建模如何用于保护台北的人类健康 更多阅读 亚马逊定价的预测分析 使用预测分析在亚马逊上获得最佳交易 CASB 帮助基于云的企业避免数据泄露 数据货币化正在改变信息技术就业市场的 7 种方式 对数据科学和数据分析师角色的需求不断增长 大数据如何改变海运业 台湾台北市就是这样一个城市。多年来，台湾政府一直在努力解决空气质量问题，但直到最近才承认，包括台北在内的该国多个地区的 PM 浓度已达到“不健康”水平。构成 PM 的颗粒被归类为“可吸入粗颗粒。两种类型的 PM 都有能力深深地沉积在您的肺膜中，但直径较小的细颗粒可能会穿过您的肺膜并进入您的血液。
尽管对 PM 的有
害健康影响进行了充分调查，但尚未确定关于细颗粒的可靠且一致的发现。 德克萨斯大学生物统计学系的 博士 一直在使用贝叶斯时空模型来揭示“细颗粒物”浓度与台湾台北儿童呼吸科就诊次数之间的非线性浓度-反应关系。通过这种方法，他在儿童的健康反应与空气中不同水平的细颗粒物之间建立了明确 Whatsapp 手机号码列表 的非线性关系。他已经确定儿童的呼吸系统对相对低浓度和高浓度的细颗粒特别敏感。 在 Statistics Views 的独家采访中，钱博士概述了他的研究，他的研究如何用于改善台湾的人类健康状况，以及他最喜欢的分析与颗粒物空气相关的时空数据的统计方法污染。 1. 您能否详细说明对您建立调查结果最有用的统计方法和技术？在决定使用哪种方法之前，您是否尝试过任何替代方法？为什么选择使用贝叶斯统计来解决这个问题？ 我主要使用结构加性回归（STAR）模型来分析时空数据。
这是一种贝叶斯建
模方法，使用带有马尔可夫链蒙特卡洛模拟的完全贝叶斯推理或带有受限最大似然技术的经验贝叶斯推理来捕获具有某些先验参数的不确定性。这种建模方法可以被视为具有高级功能的广义加性模型的扩展，可以处理预测变量和结果变量之间的线性或非线性关系。这项研究需要考虑线性预测变量、非线性平 文本服务 滑函数、时间自回归和空间自相关，这些可以由 STAR 模型同时处理。 类似的建模方法，如 Besag 模型和 Knorr-Held 模型，可以应用于本研究，但 STAR 模型更便于编程，计算效率更高，因为它有一个名为 BayesX 的特定软件工具来执行模型 -仅需几行代码即可。从2011年开始，STAR模型可以通过使用R2BayesX包在R软件工具中进行拟合，使其计算速度更快，并且在R图形设备下有利于更好的映射质量。相对于其他需要复杂编程和耗时的模型计算，我更喜欢STAR模型。我强烈推荐给其他环境健康研究人员。
