Модель Байесса-Пуассона, для описания распространения заболевания Опции

[irinka]

Подскажите, кто слышал про такую модель Байесса-Пуассона.
Что это такое?

[DrgLena]

А что вообще будет на выходе в данном конкретном примере после использования регрессионной модели? Из года в год интенсивный показатель (превалентность) меняется в одном и другом городе или деревне. Есть фактор времени и места проживания. Задача эпидемиологического исследования - сравнить динамику и ответить на вопрос влияет ли место обитания на распространенность диабета. Учебник с длинным названием "Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения" Москва. 2006 г. предлагает рассчитать для этой задачи показатель наглядности, т.е. принимая за 100% показатель первого года наблюдения в обоих городах, тогда динамика выглядит так, как в приложенном файле. Однако нигде не написано как статистически сравнивать различия в этих показателях. В зарубежной литературе встречаются доверительные интервалы к этим показателям. Интересно, как они рассчитываются, как к обычным процентам только не на 100, а на 100 000. Например распространенность увеальной меланомы в Европпе 8 (95% ДИ 4-11) на 100 000 населения.

Эскизы прикрепленных изображений

 

[плав]

А что вообще будет на выходе в данном конкретном примере после использования регрессионной модели? Из года в год интенсивный показатель (превалентность) меняется в одном и другом городе или деревне. Есть фактор времени и места проживания. Задача эпидемиологического исследования - сравнить динамику и ответить на вопрос влияет ли место обитания на распространенность диабета. Учебник с длинным названием "Применение методов статистического анализа для изучения общественного здоровья и здравоохранения" Москва. 2006 г. предлагает рассчитать для этой задачи показатель наглядности, т.е. принимая за 100% показатель первого года наблюдения в обоих городах, тогда динамика выглядит так, как в приложенном файле. Однако нигде не написано как статистически сравнивать различия в этих показателях. В зарубежной литературе встречаются доверительные интервалы к этим показателям. Интересно, как они рассчитываются, как к обычным процентам только не на 100, а на 100 000. Например распространенность увеальной меланомы в Европпе 8 (95% ДИ 4-11) на 100 000 населения.

На самом деле пуассонова регрессия именно на такие вопросы и отвечает. В таких пакетах как SAS, S-plus/R, Stata есть необязательный показатель offset. Вот именно он используется в качестве знаменателя для расчета показателей распространенности или заболеваемости. Соответственно, можно оценить распространенность СД, убрав влияние времени или наоборот, убрав влияние местности. В Statistica быстрый осмотр такой возможности не показал, что, правда не означает, что ее там нет (поскольку последние лет 10 я пользуюсь Statistica только когда очень припрет, то могу и не знать деталей).
Если же мы используем пуассонову регрессию со всеми адекватными показателями, то и рассчитать откорретированные распространенности с 95%ДИ просто.