Statistische Methoden der räumlichen Epidemiologie

In Publikation 1 werden geostatistische Methoden zur Schätzung von Parametern in räumlichen linearen Modellen sowie die lineare Prädiktion räumlicher Daten mittels Kriging dargestellt. Zudem wird die Modellierung geostatistischer Daten mittels gemischter linearer Modelle aufgezeigt. Gemischte lineare Modelle haben eine besondere Bedeutung in der räumlichen Epidemiologie. Sie werden vermutlich wie in der Diskussion dargelegt die Lösung für aktuelle Probleme der räumlichen Epidemiologie liefern. Dazu gehören hierarchische Modellierungen für die räumliche Analyse auf unterschiedlichen Ebenen aggregierter Daten ebenso wie Modellentwicklungen für raumzeitliche Daten. Lineare statistische Methoden sind wenig robust gegenüber Ausreißern. Dies gilt auch für das Kriging in der Geostatistik. In Publikation 2 wird eine robuste Methode, das sogenannte Median Polish Kriging diskutiert und eine Modifikation der Methode vorgeschlagen. Das Modifizierte Median Polish Kriging liefert eine bessere Modellierung der räumlichen Trendstruktur und somit realistischere räumliche Prädiktionen. Zudem ist gegenüber dem originären Median Polish Kriging eine genauere Approximation des Prädiktionsfehlers möglich. ...