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首页> 美国卫生研究院文献>Nature Public Health Emergency Collection >Alternative Distance Metrics for Enhanced Reliability of Spatial Regression Analysis of Health Data
【2h】

Alternative Distance Metrics for Enhanced Reliability of Spatial Regression Analysis of Health Data

机译：替代距离度量标准可增强健康数据的空间回归分析的可靠性

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We present a spatial autoregressive model (SAR) to investigate the relationship between the incidence of heart disease and a pool of selected socio-economic factors in Calgary (Canada). Our goal is to provide decision makers with a reliable model, which can guide locational decisions to address current disease occurrence and mitigate its future occurrence and severity. To this end, the applied model rests on a quantitative definition of neighbourhood relationships in the city of Calgary. Our proposition is that such relationships, usually described by Euclidean distance, can be more effectively described by alternative distance metrics. The use of the most appropriate metric can improve the regression model by reducing the uncertainty of its estimates, ultimately providing a more reliable analytical tool for management and policy decision making.
机译：我们提出了一种空间自回归模型（SAR），以研究心脏病的发病率与卡尔加里（加拿大）选定的社会经济因素集合之间的关系。我们的目标是为决策者提供可靠的模型，该模型可以指导位置决策以解决当前疾病的发生并减轻其未来的发生和严重性。为此，应用模型基于卡尔加里市邻里关系的定量定义。我们的主张是，通常用欧几里得距离描述的这种关系可以通过替代距离度量更有效地描述。使用最合适的度量标准可以通过减少估计值的不确定性来改进回归模型，从而最终为管理和政策决策提供更可靠的分析工具。

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