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疾病地图的贝叶斯估计:先验概率有多重要?

Bayesian estimates of disease maps: how important are priors?

作者信息

Bernardinelli L, Clayton D, Montomoli C

机构信息

Istituto Scienze Sanitarie Applicate, Universitá degli Studi di Pavia, Italy.

出版信息

Stat Med. 1995;14(21-22):2411-31. doi: 10.1002/sim.4780142111.

DOI:10.1002/sim.4780142111
PMID:8711278
Abstract

In the fully Bayesian (FB) approach to disease mapping the choice of the hyperprior distribution of the dispersion parameter is a key issue. In this context we investigated the sensitivity of the rate ratio estimates to the choice of the hyperprior via a simulation study. We also compared the performance of the FB approach to mapping disease risk to the conventional approach of mapping maximum likelihood (ML) estimates and p-values. The study was modelled on the incidence data of insulin dependent diabetes mellitus (IDDM) as observed in the communes of Sardinia.

摘要

在疾病地图绘制的全贝叶斯(FB)方法中,离散参数的超先验分布的选择是一个关键问题。在此背景下,我们通过模拟研究调查了率比估计值对超先验选择的敏感性。我们还比较了将疾病风险进行地图绘制的FB方法与绘制最大似然(ML)估计值和p值的传统方法的性能。该研究以撒丁岛各公社观察到的胰岛素依赖型糖尿病(IDDM)发病率数据为模型。

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