地理空間健康數(shù)據(jù)：基于R-INLA和Shiny的建模與可視化

　　地理空間健康數(shù)據(jù)對于公共衛(wèi)生和政策制定至關(guān)重要。這些數(shù)據(jù)可用于量化疾病負擔(dān)，了解地理和時間模式，識別風(fēng)險因素以及衡量不平等現(xiàn)象。本書介紹了R中用于分析地理參考健康數(shù)據(jù)的空間和時空統(tǒng)計方法以及可視化技術(shù)，具體涵蓋以下主題：·操作和轉(zhuǎn)換點、面和柵格數(shù)據(jù)；·使用區(qū)域和地理統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行疾病映射的貝葉斯分層模型；·使用集成的嵌套拉普拉斯近似（INLA）和隨機偏微分方程（SPDE）方法擬合和解釋空間和時空模型；·創(chuàng)建交互式和靜態(tài)可視化，例如疾病地圖和時間曲線圖；·可重現(xiàn)的R Markdown報告、交互式儀表盤和Shiny Web應(yīng)用程序，便于向合作者和決策者傳達見解。 本書提供了基于真實世界數(shù)據(jù)的多個疾病和環(huán)境應(yīng)用的完全可復(fù)制示例，例如岡比亞的瘧疾，英國和美國的癌癥以及西班牙的空氣污染。這些示例主要集中在健康應(yīng)用方面，但所涉及的方法也適用于其他使用地理參考數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，包括流行病學(xué)、生態(tài)學(xué)、人口統(tǒng)計學(xué)和犯罪學(xué)。本書清晰描述了數(shù)據(jù)導(dǎo)入、操作、建模和可視化的R代碼以及結(jié)果的解釋。這確保內(nèi)容完全可復(fù)制并且便于學(xué)生、研究人員和從業(yè)者使用。

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