Utilisation de l’approche INLA-SPDE pour l’estimation d’un modele spatiale pour la mortalite par cancer du poumon en Algerie (2016)
Other Title(s)
Using INLA-SPDE approach for estimating a spatial model for lung cancer mortality in Algeria 2016
Joint Authors
Bin Amirush, Rashid
Asri, Ayyub
Source
Revue D'économie et de Statistique Appliquée
Issue
Vol. 18, Issue 1 (30 Jun. 2021), pp.261-277, 17 p.
Publisher
National Higher School of Statistics and Applied Economics
Publication Date
2021-06-30
Country of Publication
Algeria
No. of Pages
17
Main Subjects
Topics
Abstract EN
Recently, Bayesian methods have developed greatly in the field of public health.
the advances of Markov Chain Monte Carlo methods (MCMC has permitted Bayesian modelling to the be vastly used by the research community.
However, MCMC requiers a huge amount of computational power especially with large datasets.
Now, Gaussian random fields have become increasingly useful in public health applications that are characterized with a spatial/spatio-temporal structure which is needed to be included when inferencing models.
An efficient alternative to MCMC has been developed using random fields.
The Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) combined with SPDE can provide a solution to large scale problems in the mentioned field.
In this paper we review the INLA approach and present an application on Lung Cancer mortality in Algeria using first an Areal model then combing both approaches to fit a Geostatistical SPDE model.
Abstract FRE
Récemment, les méthodes bayésiennes se sont considérablement développées dans le domaine de la santé publique.
Les progrès des méthodes Markov Chain Monte Carlo (MCMC a permis à la modélisation bayésienne d'être largement utilisée par la communauté de recherche.
Cependant, MCMC nécessite une énorme puissance de calcul, en particulier avec de grands ensembles de données.
Désormais, les champs aléatoires gaussiens sont devenus de plus en plus utiles dans les applications de santé publique qui sont caractérisées par une structure spatiale / spatio-temporelle qui doit être incluse lors de l'inférence des modèles.
Une alternative efficace à MCMC a été développée en utilisant des champs aléatoires.
L'approximation intégrée de Laplace (INLA) combinée avec SPDE peut fournir une solution aux problèmes à grande échelle dans le domaine mentionné.
Dans cet article, nous passons en revue l'approche INLA et présentons une application sur la mortalité par cancer du poumon en Algérie en utilisant d'abord un modèle territorial puis en combinant les deux approches pour estimer un modèle SPDE géostatistique.
American Psychological Association (APA)
Asri, Ayyub& Bin Amirush, Rashid. 2021. Utilisation de l’approche INLA-SPDE pour l’estimation d’un modele spatiale pour la mortalite par cancer du poumon en Algerie (2016). Revue D'économie et de Statistique Appliquée،Vol. 18, no. 1, pp.261-277.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1247674
Modern Language Association (MLA)
Asri, Ayyub& Bin Amirush, Rashid. Utilisation de l’approche INLA-SPDE pour l’estimation d’un modele spatiale pour la mortalite par cancer du poumon en Algerie (2016). Revue D'économie et de Statistique Appliquée Vol. 18, no. 1 (Jun. 2021), pp.261-277.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1247674
American Medical Association (AMA)
Asri, Ayyub& Bin Amirush, Rashid. Utilisation de l’approche INLA-SPDE pour l’estimation d’un modele spatiale pour la mortalite par cancer du poumon en Algerie (2016). Revue D'économie et de Statistique Appliquée. 2021. Vol. 18, no. 1, pp.261-277.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1247674
Data Type
Journal Articles
Language
French
Notes
Includes bibliographical references : p. 276-277
Record ID
BIM-1247674
