Clustering Partition Models for Discrete Structures with Applications in Geographical Epidemiology

This thesis is concerned with the analysis of data for a finite set of spatially structured units. For example, irregular structures, like political maps, are considered as well as regular lattices. The main field of application is geographical epidemiology. In this thesis a prior model for the use within a hierarchical Bayesian framework is developed, and a theoretical basis is given. The proposed partition model combines the units under investigation to clusters, and allows for the estimation of parameters on the basis of local information. Special emphasis is on spatially adaptive smoothing of the data that retains possible edges in the estimated surface. Information about the existence of such edges is extracted from the data. The investigation of different data types supports the suitability of the model for a wide range of applications. The model seems to be very flexible and shows the desired smoothing behavior. In comparison to commonly used Markov random field models the proposed model has some advantages. With respect to the quality of the data, either both models yield similar results, or the proposed model provides more clear structure in the estimates and simplifies the interpretation of the results.Diese Arbeit befaßt sich mit der Analyse von Daten, welche für endlich viele, räumlich strukturierte Einheiten vorliegen. Beispielsweise werden irreguläre Strukturen, wie politische Landkarten, oder auch reguläre Gitter betrachtet. Im Vordergrund stehen Anwendungen aus dem Bereich der geographischen Epidemiologie. In der Arbeit wird ein Priori-Modell zur Verwendung innerhalb eines hierarchischen Bayes-Ansatzes entwickelt und theoretisch fundiert. Das vorgeschlagene Partitionsmodell faßt die Beobachtungseinheiten zu Clustern zusammen und ermöglicht die Schätzung von Parametern anhand lokaler Information. Besonderes Augenmerk liegt hierbei auf der räumlich adaptiven Glättung der Daten, wodurch mögliche Kanten in der geschätzten Oberfläche erhalten bleiben können. Die Information über das Vorhandensein von Kanten wird dabei aus den Beobachtungen gewonnen. Eine Untersuchung verschiedener Datentypen belegt ein breites Anwendungsspektrum des Modells. Dabei erweist sich das Modell als sehr flexibel und es zeigen sich die erwünschten Glättungseigenschaften. Ein eingehender Vergleich mit in der Praxis häufig verwendeten Markov-Zufallsfeld-Modellen fällt positiv aus. In Abhängigkeit von der Qualität der Daten liefern beide Modelle entweder ähnliche Ergebnisse oder das in dieser Arbeit vorgeschlagene Modell bietet eine deutlichere Struktur in den Schätzungen und erleichtert somit die Interpretation der Ergebnisse

Disease Mapping of Stage-specific Cancer Incidence Data

We propose two approaches for the spatial analysis of cancer incidence data with additional information on the stage of the disease at time of diagnosis. The two formulations are extensions of commonly used models for multicategorical response data on an ordinal scale. We include spatial and age group effects in both formulations, which we estimate in a nonparametric smooth way. More specifically, we adopt a fully Bayesian approach based on Gaussian pairwise difference priors where additional smoothing parameters are treated as unknown as well. We apply our methods to data on cervical cancer in the former German Democratic Republic. The results suggest that there are large spatial differences in the stage-proportions, which indicates spatial variability with respect to the introduction and effectiveness of screening programs

Forschungsleistung im Ländervergleich. Forschung an Hochschulen und strukturelle Bedingungen der Länder

Die Autoren befassen sich in ihrem Artikel mit der Frage, wie die Forschungsleistung sowie Strukturmerkmale der öffentlichen Forschungslandschaft der Länder erfasst und systematisiert werden können. Im Fokus stehen hierbei vor allem die Zusammenhänge der zu beobachtenden regionalen Differenzierung des Hochschulsektors. Sie konzentrieren sich dabei insbesondere auf die Stärken und Schwächen der Forschung an Hochschulen, da diese direkt dem politischen Handeln der einzelnen Länder unterliegen. Im Zentrum ihres quantitativen Ländervergleichs stehen die strukturellen Bedingungen der \u27hochschulischen Forschung\u27.(HoF/Text übernommen

Bayesian Detection of Clusters and Discontinuities in Disease Maps

An interesting epidemiological problem is the analysis of geographical variation in rates of disease incidence or mortality. One goal of such an analysis is to detect clusters of elevated (or lowered) risk in order to identify unknown risk factors regarding the disease. We propose a nonparametric Bayesian approach for the detection of such clusters based on Green's (1995) reversible jump MCMC methodology. The prior model assumes that geographical regions can be combined in clusters with constant relative risk within a cluster. The number of clusters, the location of the clusters and the risk within each cluster is unknown. This specification can be seen as a change-point problem of variable dimension in irregular, discrete space. We illustrate our method through an analysis of oral cavity cancer mortality rates in Germany and compare the results with those obtained by the commonly used Bayesian disease mapping method of Besag, York and Molli'e (1991). Key words: Cancer atlas; Clusterin..