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最近咱们被客户要求撰写对于散布滞后线性和非线性模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
有时特定裸露事件的影响并不局限于察看到的那段时间，而是在工夫上有所滞后。这就带来了一个问题，即对裸露事件与将来一系列后果之间的关系进行建模，指定事件产生后不同工夫的影响散布（定义的滞后期）。最终，这一步须要定义裸露 - 反馈关系的额定滞后维度，形容影响的工夫构造
在评估环境应激源的短期影响时，这种状况常常产生：一些工夫序列钻研报告称，裸露在高水平的空气污染或极其温度下，会在产生后的几天内影响衰弱。此外，当一个应激源次要影响一批软弱的个体时，就会呈现这样的景象，这些个体的事件只因裸露的影响而提前了短暂的工夫。
在曾经提出的解决之后效应的各种办法中，分布式滞后模型（DLM）施展了次要作用，最近在空气污染和温度钻研中被用来量化衰弱效应。这种办法的次要长处是，它容许模型蕴含裸露 - 反馈关系的工夫过程的具体表述，这反过来又提供了对存在滞后奉献或播种的总体效应的预计。
R 语言散布滞后非线性模型（DLNM）空气污染钻研温度对死亡率影响建模利用
环境应激源往往体现出工夫上的滞后效应，这就要求应用足够灵便的统计模型来形容裸露 - 反馈关系的工夫维度。在此，咱们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个能够同时代表非线性裸露 - 反馈依赖性和滞后效应的建模框架。这种办法是基于 “ 穿插基准 “ 的定义，这是一个双维的函数空间，它同时形容了沿预测空间和其产生的滞后维度的关系形态。
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R 语言散布滞后线性和非线性模型（DLM 和 DLNM）建模
本文阐明了 R 语言中实现散布滞后线性和非线性模型（DLM 和 DLNM）的建模。首先，本文形容了除工夫序列数据之外的 DLM / DLNM 的一般化办法，在 Gasparrini [2014]中有更具体的形容。
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** R 语言散布滞后非线性模型（DLNM）钻研发病率，死亡率和空气污染示例
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本文提供了运行散布滞后非线性模型的示例，同时形容了预测变量和后果之间的非线性和滞后效应，这种互相关系被定义为裸露 - 滞后 - 反馈关联。
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R 语言散布滞后线性和非线性模型（DLMs 和 DLNMs）剖析工夫序列数据
本文演示了在工夫序列剖析中利用散布滞后线性和非线性模型（DLMs 和 DLNMs）。Gasparrini 等人 [2010] 和 Gasparrini[2011]论述了 DLMs 和 DLNMs 的倒退以及工夫序列数据的实现。本文形容的示例涵盖了工夫序列数据 DLNM 办法的大多数规范利用，并探讨了 DLNM 包用于指定、总结和绘制此类模型。只管这些例子在空气污染和温度对衰弱的影响方面有具体的利用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为剖析这些数据集或其余工夫序列数据源奠定了根底。
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散布滞后线性和非线性模型（DLNM）剖析空气污染（臭氧）、温度对死亡率工夫序列数据的影响
散布滞后非线性模型（DLNM）示意一个建模框架，能够灵便地形容在工夫序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于穿插基的定义，穿插基是由两组根底函数的组合示意的二维函数空间，它们别离指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在 R 软件实现 DLNM，而后帮忙解释后果，并着重于图形示意。本文提供指定和解释 DLNM 的概念和实际步骤，并举例说明了对理论数据的利用。
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DLNM 类代表形容形容非线性效应和滞后效应的景象的对立框架。该模型系列的次要长处是在一个独特的框架中对立了许多以前的办法来解决滞后效应，还为关系提供了更灵便的抉择。
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本文选自《散布滞后线性和非线性模型（DLNM）系列文章》。
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R 语言中的散布滞后非线性模型 DLNM 与发病率和空气污染示例
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