Sammanfattning av denna webbsida: Med ökad tillgänglighet till geografiska informationssystem (GIS) möter forskare och administratörer inom folkhälsa rutinmässigt data som sammanställs som aggregat över geografiska regioner, såsom räkningar eller priser i olika län i en stat. Spatial modeller för areal data försöker leverera slätade kartor genom att redovisa stora variationer i vissa regioner. Därefter är inferentiellt intresse inriktat på att formellt identifiera "skillnadskanterna" eller "skillnadsgränserna" på kartan som avgränsar angränsande regioner med mycket olika utfall, kanske orsakade av latenta riskfaktorer. Vi föreslår icke-parametriska Bayesian modeller för areal data som formellt kan identifiera gränser mellan olika grannar. Efter att ha klarlagt dessa modeller och deras skattningsmetoder, använder vi oss av simuleringsförsök för att bedöma deras effektivitet, och därefter analysera Pneumonia och Influenza sjukhusvård kartor från SEER-Medikare-programmet i Minnesota, där vi upptäcker och rapporterar mycket olika angränsande län.
Också mycket relaterad är tillvägagångssättet av REF, som föreslår en icke-parametrisk Bayesian modell för areal data som kan upptäcka gränser mellan rumsliga grannar där en skarp förändring sker.
Bayesian models for detecting difference boundaries in areal data
{'venue': 'Statistica Sinica', 'journal': 'Statistica Sinica', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}