Bayesian Age-Period-Cohort-Modelling and Prediction.
Background: Coronary Heart Disease (CHD) remains a major cause of mortality in the United Kingdom. Yet predictions of future CHD mortality are potentially problematic due to population ageing and increase in obesity and diabetes. Here we explore …
In dieser Arbeit werden räumliche und zeitliche Strukturen epidemiologischer Daten mittels moderner Bayes-Verfahren analysiert. Als Glättungsprioris finden hauptsächlich autoregressive Verteilungen wie Gauss-Markov-Zufallsfelder und Random Walks Verwendung.
Derartige komplexe Modelle können nur mit MCMC-Methode geschätzt werden. Es werden effiziente Algorithmen vorgestellt, welche die Schätzung der Parameter in annehmbarem Zeitbedarf zulassen. Insbesondere für die Modellierung von Raum-Zeit-Interaktionen sind diese Algorithmen wichtig.
Als Anwendung räumlicher Bayesianischer Modelle wird die Analyse von Daten zur Inzi- denz von Wildtierkrankheiten vorgestellt.
We apply a full Bayesian model framework to a dataset on stomach cancer mortality in West Germany. The data are stratified by age group, year, and district. Using an age-period-cohort model with an additional spatial component, our goal is to …