R分布滞后非线性模型DLNM分析某城市空气污染与健康数据：多维度可视化优化滞后效应解读
作为环境健康领域的研究者，我们常面对这样的现实：当某城市连续一周PM10浓度偏高后，呼吸系统疾病就诊量在随后几天逐渐上升——这种“污染当下不显，影响滞后显现”的现象，正是公共卫生研究的核心难题。
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R基于贝叶斯加法回归树BART、MCMC的DLNM分布滞后非线性模型分析母婴PM2.5暴露与出生体重数据及GAM模型对比、关键窗口识别
在母婴暴露于空气污染对儿童健康影响的研究中，常需对孕期暴露情况与健康结果进行回归分析。
R语言分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用
环境应激源往往表现出时间上的延迟效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。
【视频讲解】R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
