生态数据和含协变量样本数据的联合分析

摘要

生态学研究中大多是以群体为基本单位收集或分析资料，从而研究暴露与疾病关系的内容，由于我们只知道研究人群中的暴露数和非暴露数，患病数和非患病数，但不知道暴露者中有多少发生了疾病或者非暴露者中有多少发生了疾病，也就是说生态学研究不能在特定的个体中将暴露与疾病联系起来，这样就会产生生态偏倚. SebastienJ．—P．A．Haneuse和JonathanC．Wakefield（2008）提出了一种杂交设计，很好的解决了偏的问题，并增加了有效性．但是他们没有考虑生态数据含有协变量的部分．由于生态研究中缺少协变量信息，因此无法消除潜在的变量对疾病的影响．所以本文将生态数据和含协变量的样本数据联合去分析协变量与疾病之间关系，建立一个混合模型，并对其构造似然函数，对模型参数做出统计推断．

目录

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声明

引 言

§1．预备知识

§1．1Logistic回归模型

§1．2生态学研究背景知识介绍

§2．建立模型

§2．1二元暴露和协变量的Logistic回归模型

§2．2生态数据的似然函数

§2．3样本数目的确定

§2．4含协变量样本数据的似然函数

§3似然函数的统计推断

§3．1点估计

§3．2区间估计

§4结语

参考文献

附 录

致 谢