R语言Stan贝叶斯空间条件自回归CAR模型分析死亡率多维度数据可视化
在空间数据分析领域，准确的模型和有效的工具对于研究人员至关重要。
Tag Archives: 死亡率
R语言NIMBLE、Stan和INLA贝叶斯平滑及条件空间模型死亡率数据分析：提升疾病风险估计准确性
在环境流行病学研究中，理解空间数据的特性以及如何通过合适的模型分析疾病的空间分布是至关重要的。
R语言对面板数据：含时间固定效应混合效应回归分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税
面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题，特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时，并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。
数据分享|R语言回归模型诊断、离群值分析学生考试成绩、病人医护质量满意度、婴儿死亡率和人均收入、针叶树荫面积数据
一些标准的图形工具可以极大地帮助理解数据集并评估所建议模型的质量。
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。
R语言样条曲线、泊松回归模型估计女性直肠癌患者标准化发病率（SIR）、标准化死亡率（SMR）
标准化发病率（SIR）或死亡率（SMR）是观察病例和期望病例的比率。
【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。
R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命
本文我们讨论了期望寿命的计算，人口统计模型的起点是死亡率表。
R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计
我和同事一起分析死亡率。我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性。
