[文献资料]（二）疾病相对危险度的基本模型

在实际空间流行病学研究中，我们最为关注的是疾病相对危险度的空间变异。用θ i表示地区i疾病发生的相对危险度，这是一般研究中最想研究的参数。用Ni表示地区i的发病数，并假设地区i的发病数服从泊松分布，且泊松分布的参数，即均数正比于从标准组计算的期望数， Ni ～ Poisson （ θ iei ）。到此，对疾病相对危险度的估计转化为如何估计先验分布的超参数η = （ α 。估计超参数的方法较多，其中应用最为广泛的是经验贝叶斯估计（ Empirical Bayes Estimator ） ，或者层次全贝叶斯估 ......