| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·空间统计学简介 | 第7-10页 |
| ·空间疾病模型的研究现状 | 第10-12页 |
| ·我国空间疾病统计的发展 | 第12-13页 |
| ·选题意义及文章结构 | 第13-15页 |
| 第2章 预备知识 | 第15-23页 |
| ·高斯随机场Gaussian random field (GRF) | 第15页 |
| ·随机效应模型 | 第15-17页 |
| ·多水平数据结构 | 第16页 |
| ·多水平统计模型的方程表达式 | 第16-17页 |
| ·Markov chain Monte Carlo (MCMC)方法 | 第17-22页 |
| ·基本思路 | 第17-19页 |
| ·满条件分布 | 第19页 |
| ·Gibbs 抽样 | 第19-21页 |
| ·应用 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于GRF 下的疾病风险模型 | 第23-39页 |
| ·研究背景及统计框架 | 第23-24页 |
| ·空间统计模型 | 第24-30页 |
| ·高斯随机场模型 | 第24-27页 |
| ·算法 | 第27-30页 |
| ·随机模拟 | 第30-37页 |
| ·随机模拟 | 第30-34页 |
| ·近似处理的检验 | 第34-37页 |
| ·补充说明 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于随机效应方法的疾病风险模型 | 第39-54页 |
| ·研究背景 | 第39页 |
| ·非空间模型 | 第39-46页 |
| ·统计框架 | 第39-42页 |
| ·先验分布的选择 | 第42-43页 |
| ·随机模拟 | 第43-46页 |
| ·空间模型 | 第46-53页 |
| ·统计框架 | 第46-48页 |
| ·先验分布的选择 | 第48-50页 |
| ·随机模拟 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |