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。
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。
本文聚焦于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在贝叶斯推断中的Python实现。
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。
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