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地理空间健康数据:基于R-INLA和Shiny的建模与可视化(Geospatial Health Data: Modeling and Visualizatio
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地理空间健康数据:基于R-INLA和Shiny的建模与可视化(Geospatial Health Data: Modeling and Visualizatio
样章
作者:
Paula Moraga 著,汤银才 王平平 译
定价:
79.00元
ISBN:
978-7-04-060766-6
版面字数:
350.000千字
开本:
特殊
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2023-11-17
读者对象:
学术著作
一级分类:
自然科学
二级分类:
数学与统计
三级分类:
应用统计数学
购买:
样章阅读
图书详情
|
图书目录
暂无
前辅文
第一部分 地理空间健康数据和INLA
第1章 地理空间健康
1.1 地理空间健康数据
1.2 疾病制图
1.3 结果的交流
第2章 空间数据和用于制图的R软件包
2.1 空间数据的类型
2.2 坐标参考系统
2.3 shapefiles
2.4 使用R制作地图
第3章 贝叶斯推断与INLA
3.1 贝叶斯推断
3.2 积分嵌套拉普拉斯近似
第4章 R-INLA软件包
4.1 线性预测因子
4.2 inla()函数
4.3 先验的指定
4.4 例子
4.5 近似计算的控制变量
第二部分 建模与可视化
第5章 区域数据
5.1 空间邻域矩阵
5.2 标准化发病率
5.3 空间上的小区域疾病风险估计
5.4 时空小区域疾病风险估计
5.5 区域数据的问题
第6章 区域数据的空间建模:苏格兰唇癌数据
6.1 数据和地图
6.2 数据准备
6.3 绘制SIR地图
6.4 建模
6.5 相对风险地图绘制
6.6 超额概率
第7章 区域数据的时空建模:俄亥俄州肺癌数据
7.1 数据和地图
7.2 数据准备
7.3 绘制SIR地图
7.4 SIR时间图
7.5 建模
7.6 绘制相对风险地图
第8章 地理统计数据
8.1 高斯随机场
8.2 随机偏微分方程法
8.3 巴西Paraná州降雨的空间模型
8.4 用地理统计数据绘制疾病地图
第9章 地理统计数据空间建模:冈比亚疟疾数据
9.1 数据
9.2 数据准备
9.3 建模
9.4 绘制疟疾感染率地图
9.5 绘制超额概率地图
第10章 地理统计数据时空建模:西班牙空气污染数据
10.1 地图
10.2 数据
10.3 建模
10.4 绘制空气污染预测地图
第三部分 结果的交流
第11章 R Markdown介绍
11.1 R Markdown
11.2 YAML
11.3 Markdown语法
11.4 R代码块
11.5 图形
11.6 表格
11.7 示例
第12章 用flexdashboard建立一个空间数据可视化的仪表盘
12.1 R软件包
12.2 全球空气污染可视化仪表盘
第13章 Shiny介绍
13.1 Shiny应用程序示例
13.2 Shiny应用程序的结构
13.3 输入
13.4 输出
13.5 输入、输出和反应性
13.6 Shiny应用程序示例
13.7 HTML内容
13.8 布局
13.9 分享Shiny应用程序
第14章 用flexdashboard和Shiny创建的交互式仪表盘
14.1 一个全球空气污染可视化的交互式仪表盘
第15章 构建一个用来上传和可视化时空数据的Shiny应用程序
15.1 Shiny
15.2 设置
15.3 app.R的结构
15.4 布局
15.5 HTML的内容
15.6 读取数据
15.7 添加输出
15.8 添加反应性
15.9 上传数据
15.10 处理缺失的输入
15.11 结论
第16章 基于SpatialEpiApp的疾病监测
16.1 安装
16.2 SpatialEpiApp的使用
附录A R的安装及本书用到的软件包
参考文献
索引
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