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题名/责任者:

地理空间健康数据:基于R-INLA和Shiny的建模与可视化/Paula Moraga著 汤银才, 王平平译

出版发行项:

北京:高等教育出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-04-060766-6/CNY79.00

载体形态项:

xiii, 226页:图;26cm

统一题名:

Geospatial health data : modeling and visualization with R-INLA and shiny

其它题名:

基于R-INLA和Shiny的建模与可视化

丛编项:

应用统计学丛书;29

个人责任者:

莫拉加 (Moraga, Paula) 著

个人次要责任者:

汤银才 译

个人次要责任者:

王平平 译

学科主题:

医学地理图-数字地图

中图法分类号:

R188-39

中图法分类号:

P283.7

责任者附注:

Paula Moraga 是英国巴斯大学数学科学系的一名讲师。此前, 她曾在兰卡斯特大学、昆士兰科技大学、伦敦卫生与热带医学学院和哈佛大学公共卫生学院担任学术职务。 Moraga博士在统计研究领域工作了十多年, 主要专注于空间流行病学及其建模, 她开发了疾病监测方面的创新性的统计方法及开源软件, 她的工作直接为几个国家减少与疾病相关负担的战略政策提供了参考, 参与的项目包括开发建模架构, 以了解非洲的疟疾、巴西的钩端螺旋体病和澳大利亚的癌症的时空模式及确定干预目标。Moraga博士致力于开发一些用于疾病建模、聚类检测和与旅行有关的疾病传播的R软件包, 她是SpatialEpiApp的作者, 这是一个用于分析空间和时空疾病数据的Shiny网络应用程序。

责任者附注:

责任者Moraga规范汉译姓: 莫拉加

书目附注:

有书目 (第220-224页)

提要文摘附注:

本书介绍了R中用于分析地理参考健康数据的空间和时空统计方法以及可视化技术, 具体涵盖以下主题: 操作和转换点、面和栅格数据 ; 使用区域和地理统计数据进行疾病映射的贝叶斯分层模型 ; 使用集成的嵌套拉普拉斯近似(INLA)和随机偏微分方程(SPDE)方法拟合和解释空间和时空模型 ; 创建交互式和静态可视化, 例如疾病地图和时间曲线图 ; 可重现的RMarkdown报告、交互式仪表盘和ShinyWeb应用程序, 便于向合作者和决策者传达见解。本书提供了基于真实世界数据的多个疾病和环境应用的完全可复制示例, 例如冈比亚的疟疾, 英国和美国的癌症以及西班牙的空气污染。这些示例主要集中在健康应用方面, 但所涉及的方法也适用于其他使用地理参考数据的领域, 包括流行病学、生态学、人口统计学和犯罪学。本书清晰描述了数据导入、操作、建模和可视化的R代码以及结果的解释。

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