Ответа Не последовало.
Руководство по оценке моделей APC (на основе данных Yang и Land) (5): 1 Описательный анализ данных с помощью графического представления данных является первым шагом в анализе APC. 2 Исключите, что данные могут быть объяснены с помощью какой-либо однофакторной или двухфакторной модели возраста, периода времени и когорты. Когортный эффект возрастного периода. Когортный анализ возрастного периода (APC) играет важную роль в понимании изменяющихся во времени элементов эпидемиологии. В частности, APC-анализ позволяет выделить три типа изменяющихся во времени явлений: Возрастные эффекты, эффекты периода и когортные эффекты. Пакет R для подбора возраста, периода и. модели когорт. Адриано Декарли (1), Карло Ла Веккья (Carlo La Vecchia), Маттео Мальвецци (Matte), Рокко Микколо (Rocco Micciolo) (2) В этой статье мы представляем R-реализацию макроса GLIM, который соответствует модели возрастной когорты. Что такое возрастно-периодическая когортная модель? Возрастно-периодические когортные модели - это класс моделей для демографических показателей (смертность/заболеваемость/рождаемость/...), которые обычно наблюдаются в широком возрастном диапазоне в течение достаточно длительного периода времени и классифицируются по возрасту и дате наблюдения (период) и дате рождения (когорта). Статистические статьи, в которых обсуждаются APC-модели. 1 Т.Р. Холфорд: Оценка влияния возраста, периода и когорты на показатели смертности. Биометрия, 39: 311-324, 1983. 2 Д. Клейтон и Э. Шиффлерс: Модели изменения показателей заболеваемости раком во времени. I: Модели для возрастных периодов и возрастных когорт; II: модели для возрастных периодов и когорт. Изменение базового возраста, периода и когорты по умолчанию. Выборочные данные - введите любой из этих выборочных наборов данных, чтобы увидеть инструмент в действии. Что он делает - Узнайте, какие результаты получены. Сохранение результатов - Узнайте, как сохранить исходные данные в виде книги Excel, R Workspace или текстового файла. В этой короткой заметке мы представляем пакет R [1], подходящий для моделей возраста, периода и когорты (APC). Основным компонентом пакета является реализация R на основе макроса GLIM [2] [3]. по модели, предложенной Осмондом и Гарднером [4]. Из-за линейных зависимостей между возрастом, периодом и когортой набор решений X(a,p, c) бесконечен. Однако набор решений может быть изменен с помощью дополнительной переменной l как X(a,p,c,l) и a-го качества. можно рассчитать статистику соответствия, которая не зависит от l (более подробную информацию смотрите в ссылках 3 и 7). Чтобы идентифицировать когорты, нам нужно знать только период и возрастную группу: мы вычитаем группу раннего возраста из верхнего и нижнего пределов периода (например, люди, которым было 10-14 лет в 1950-1954 годах, мы вычитаем 10 из 1950 и 1954 годов, чтобы обозначить интервал когорт как 1940-1944). Возрастно-периодический когортный анализ Глава 5. Возрастно-периодический когортный анализ: новые модели, методы и эмпирическое применение. Глава 6. Возрастно-периодический когортный анализ: новые модели, методы и эмпирическое применение. Глава 7 – Возрастно-когортный анализ: новые модели, методы и эмпирические приложения. Глава 8 – Возрастно-когортный анализ: новые модели, методы и эмпирические приложения. Глава 9 – Возрастно-когортный анализ: новые модели, методы и эмпирические приложения.
https://www.mailman.columbia.edu/research/population-health-methods/age-period-cohort-analysis https://www.mailman.columbia.edu/research/population-health-methods/age-period-cohort-analysis http://ebph.it/article/download/9977/10124 http://bendixcarstensen.com/APC/ http://bendixcarstensen.com/APC/ https://analysistools.nci.nih.gov/apc/help.html http://ebph.it/article/download/9977/10124 http://ebph.it/article/download/9977/10124 https://www.mailman.columbia.edu/research/population-health-methods/age-period-cohort-analysis http://yangclaireyang.web.unc.edu/age-period-cohort-analysis-new-models-methods-and-empirical-applications/chapter-5/
возрастной период когорта r язык