發(fā)布時間：2017-07-16 12:23

  本文關(guān)鍵詞：含有空間效應(yīng)計數(shù)數(shù)據(jù)的有限混合建模

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【摘要】：如今艾滋病已經(jīng)發(fā)展成為一個全球性的問題,有很多國家政府意識到了其危害的嚴(yán)重性,艾滋病的肆意傳播勢必會影響到社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會和諧,同時還會對國家的人口發(fā)展戰(zhàn)略和政策規(guī)劃帶來巨大的沖擊。艾滋病疫情的發(fā)展受到很多因素的影響,其中吸毒是一個重要因素。云南省位于我國西南邊陲,毗鄰“金三角”地區(qū),毒品泛濫是造成云南省艾滋病感染數(shù)量高居全國首位的主要原因。自1989年云南瑞麗市報道了第一例因靜脈注射吸毒感染了HIV病毒的案例以來,艾滋病疫情一直持續(xù)上升,感染者以待業(yè)青年居多,其次為工人和農(nóng)民。云南省吸毒人群中HIV病毒攜帶者主要集中在西南部邊境和西部少數(shù)名族聚居地一帶,呈現(xiàn)出明顯的空間聚集特征。在國際背景下,吸毒人群與艾滋病相關(guān)的研究已經(jīng)有二、三十年的歷史。早期研究使用最多的方法是通過對采集的指標(biāo)進(jìn)行分類統(tǒng)計后,對其特征進(jìn)行逐個羅列或?qū)?shù)據(jù)的一些趨勢進(jìn)行簡單的描述。近年來,研究人員考慮了空間效應(yīng)的影響,并建立了恰當(dāng)?shù)目臻g效應(yīng)統(tǒng)計模型對吸毒人群感染艾滋病進(jìn)行了相關(guān)研究,獲得了一些重大發(fā)現(xiàn),但這些工作幾乎都是圍繞Logistic回歸模型來進(jìn)行統(tǒng)計建模的。其中針對檢測哨點一些變量指標(biāo)數(shù)據(jù)中含有復(fù)雜的分類數(shù)據(jù)、計數(shù)數(shù)據(jù)、名義類數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù)的研究甚少,特別是近年來國際上關(guān)于流行病統(tǒng)計研究使用最為流行也最為有效的“Disease Mapping”方法在國內(nèi)卻鮮有報道。本文的研究對象為云南省西南部地區(qū)的臨翔、盈江、保山和東北部地區(qū)的曲靖、昭通五個哨點采集到的吸毒人群中患有艾滋病或攜帶有HIV病毒者的數(shù)據(jù),收集的指標(biāo)含有吸毒方式,吸毒頻率和性伴侶數(shù)量等17個指標(biāo)。在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時,我們將這17項指標(biāo)分為四類影響因素,包括自身因素、吸毒相關(guān)行為因素、生活因素和地區(qū)因素。本文從貝葉斯分析的角度入手,建立了吸毒人群艾滋病感染者的Hurdle模型,同時構(gòu)建一個空間自回歸模型,采用“Disease Mapping ”的方法將空間效應(yīng)因素?fù)饺肫渲杏嬎愠隹臻g效應(yīng)相對風(fēng)險的影響,刻畫出云南省吸毒人群感染艾滋病的高風(fēng)險區(qū)域。然后按照艾滋病病原體的不同對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,考查不同潛在類別在回歸結(jié)構(gòu)方面的差異,分析不同艾滋病病原體在感染者的四類影響因素之間存在的差異。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建一個貝葉斯有限混合模型,利用DIC信息準(zhǔn)則來判定潛在類別的數(shù)量,并與前者做出比較。
【關(guān)鍵詞】：計數(shù)數(shù)據(jù) 艾滋病 空間效應(yīng) 混合分布 貝葉斯分析
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R512.91
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-15
• 1.1.1 AIDS簡介12-13
• 1.1.2 云南省吸毒人群HIV感染現(xiàn)狀13
• 1.1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2 空間貝葉斯建模方法15-17
• 1.2.1 貝葉斯分析方法15-16
• 1.2.2 空間隨機(jī)效應(yīng)及“Disease Mapping”16-17
• 1.3 本文的主要工作及創(chuàng)新17-20
• 第二章 模型建立及實證分析20-34
• 2.1 計數(shù)數(shù)據(jù)模型及Hurdle模型定義20-24
• 2.1.1 計數(shù)數(shù)據(jù)模型20-23
• 2.1.2 Hurdle模型定義23-24
• 2.2 貝葉斯空間隨機(jī)效應(yīng)建模方法24-26
• 2.3 基于高斯條件自回歸模型26-27
• 2.4 基于投影的空間層次建模方法27-31
• 2.5 基于CAR高斯條件自回歸的空間效應(yīng)模型的貝葉斯分析31-34
• 第三章 云南省吸毒人群感染艾滋病案例分析34-54
• 3.1 數(shù)據(jù)的來源和基本指標(biāo)說明34-38
• 3.2 研究方法選取及建模思路38-41
• 3.2.1 選取模型的特點和優(yōu)勢38-39
• 3.2.2 建模分析及思路39-41
• 3.3 七類Hurdle模型先驗設(shè)置及計算結(jié)果41-54
• 3.3.1 Hurdle模型先驗設(shè)置41-43
• 3.3.2 Hurdle計算結(jié)果及分析43-54
• 第四章 基于貝葉斯方法的有限混合模型54-60
• 4.1 混合模型簡介54-56
• 4.2 有限混合模型定義56-57
• 4.3 模型的先驗設(shè)置57-58
• 4.4 基于貝葉斯模型病毒亞型分類結(jié)果58-60
• 第五章 結(jié)論與展望60-62
• 致謝62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文68

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2 張曉琳;基于零膨脹計數(shù)數(shù)據(jù)回歸模型的貝葉斯分析[D];昆明理工大學(xué);2015年

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本文編號：548669