時間序列回歸環境流行病學研究
Int增加。
2013年8月。
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文摘
時間序列回歸環境流行病學研究已經廣泛使用,尤其是在調查的短期風險之間的關聯如空氣汙染、天氣變量或花粉、和健康結果如死亡、心肌梗死或特定疾病住院。一般來說,曝光和結果,以固定時間間隔數據(如日常汙染水平和每日死亡率統計),其目的是探索短期之間的關聯。在本文中,我們描述了時間序列數據的總體特征,我們概述分析過程,從描述性分析開始,然後專注於問題的時間序列回歸,不同於其他回歸方法:造型短期存在季節性波動和長期模式,處理時間不同的混雜因素和造型延遲(滯後)接觸和結果之間的聯係。我們完成的建議模型檢查和敏感性分析,和一些常見的基本模型的擴展。
關鍵詞:時間序列;空氣汙染;環境流行病學。
數據
原始情節顯示結果(死亡)和接觸(臭氧)數據隨著時間的推移(倫敦數據)
三個不同的造型方式長期數據內的模式(季節性和趨勢)
剩餘變異在日常死亡後的“刪除”(即造型)季節和長期趨勢。從樣條模型擬合值僅供季節和長期趨勢(見圖2)
造型落後(延遲)接觸和結果之間的聯係。星號表示約束是滯後協會申請天1和2是相同的,和天3 - 7是相同的
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