symptoms over time and temperature.

symptoms over time and temperature. The
loess smoothing technique can accommodate
nonlinear and nonmonotonic patterns
between time (or temperature) and the health
outcome, offering a flexible nonparametric
modeling tool. In the loess smooth, each
observed value is replaced by a predicted
value, generated by a weighted regression of
values in a specified neighborhood (span)
around the value (7,8). Greater weight is
given to observations close to the middle of
the chosen span. This predicted value is the
smoothed estimate of the data point, and the
method is repeated over all observations. In
this manner, the underlying pattern of daily
symptoms over time is empirically determined,
and this function can then be added
to the model as a control variable. We chose a
span based on the Akaike Information
Criteria, which balances the bias and variance
incurred by the smoothing approach (7). The
optimal span was approximately 30% of the
data, or roughly 1 month for each of the
morbidity end points. However, the regression
results were generally insensitive to the
chosen span.
Finally, the effects of PM10 on the likelihood
of a new symptom (as opposed to the
probability of any day with a symptom) were
examined. A new symptom data set for each
individual for each symptom category
included only those days that followed a day
with no symptom in that category for that
individual. This is an effective manner to
examine a model where serial correlation is
minimized.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อาการช่วงเวลาและอุณหภูมิ ที่ดินเหลืองที่ราบเรียบเทคนิคสามารถรองรับรูปแบบไม่เชิงเส้น และ nonmonotonicระหว่างเวลา (หรืออุณหภูมิ) และสุขภาพผล การนำเสนอความยืดหยุ่น nonparametricเครื่องมือสร้างแบบจำลอง ในดินเหลืองที่ราบรื่น แต่ละสังเกตค่าจะเปลี่ยน โดยการคาดการณ์ค่า สร้างขึ้น โดยการถ่วงน้ำหนักในการถดถอยของค่าในย่านระบุ (ระยะ)รอบค่า (7,8) มีน้ำหนักมากขึ้นให้สังเกตใกล้กลางช่วงเลือก นี้คาดว่า ค่าการประเมินให้โค้งเรียบของจุดข้อมูล และวิธีจะถูกทำซ้ำผ่านการสังเกต ในลักษณะนี้ รูปแบบพื้นฐานของทุกวันอาการเวลา empirically กำหนดแล้วคุณสามารถเพิ่มฟังก์ชันนี้แบบจำลองเป็นตัวแปรควบคุม เราเลือกระยะตามรายละเอียดที่ Akaikeเงื่อนไข ซึ่งดุลความโน้มเอียงและความแปรปรวนเกิดขึ้น โดยวิธีผืน (7) ที่ช่วงที่ดีที่สุดคือ ประมาณ 30% ของการข้อมูล หรือประมาณ 1 เดือนสำหรับแต่ละจุดสิ้นสุดของ morbidity อย่างไรก็ตาม การถดถอยก็ซ้อนทั่วไปเลือกช่วงในที่สุด ผลกระทบของ PM10 ในโอกาสของอาการใหม่ (ซึ่งตรงกันข้ามการความน่าเป็นวันใดมีอาการ) ได้ตรวจสอบ ชุดข้อมูลอาการใหม่สำหรับแต่ละบุคคลในแต่ละประเภทอาการรวมเฉพาะวันที่ตามวันโดยไม่มีอาการในประเภทที่แต่ละ นี้เป็นวิธีมีประสิทธิภาพเพื่อตรวจสอบแบบจำลองที่เป็นความสัมพันธ์ของอนุกรมย่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อาการในช่วงเวลาและอุณหภูมิ เทคนิคเหลืองเรียบสามารถรองรับรูปแบบเชิงเส้นและเชิงเดี่ยวสภาพในระหว่างช่วงเวลา(หรืออุณหภูมิ) และสุขภาพผลที่นำเสนอมีความยืดหยุ่นไม่อิงพารามิเตอร์เครื่องมือสร้างแบบจำลอง ในเหลืองเรียบแต่ละค่าสังเกตจะถูกแทนที่ด้วยการคาดการณ์มูลค่าที่เกิดจากการถดถอยถ่วงน้ำหนักของค่าในพื้นที่ใกล้เคียงที่ระบุ(ช่วง) รอบค่า (7,8) น้ำหนักมากขึ้นจะได้รับการสังเกตใกล้กับตรงกลางของช่วงที่เลือก ค่านี้ที่คาดการณ์ไว้เป็นประมาณการเรียบของจุดข้อมูลและวิธีการซ้ำแล้วซ้ำอีกในช่วงการสังเกตทั้งหมด ในลักษณะนี้รูปแบบพื้นฐานของชีวิตประจำวันอาการเมื่อเวลาผ่านไปจะถูกกำหนดสังเกตุและฟังก์ชั่นนี้จากนั้นจะสามารถเพิ่มรูปแบบเป็นตัวแปรควบคุม เราเลือกช่วงบนพื้นฐานของข้อมูล Akaike เกณฑ์ที่สมดุลอคติและความแปรปรวนที่เกิดขึ้นโดยวิธีการที่เรียบ (7) ช่วงที่ดีที่สุดคือประมาณ 30% ของข้อมูลหรือประมาณ1 เดือนสำหรับแต่ละจุดสิ้นสุดการเจ็บป่วย อย่างไรก็ตามการถดถอยผลการวิจัยพบความรู้สึกโดยทั่วไปช่วงที่เลือก. ในที่สุดผลกระทบของ PM10 ในโอกาสของอาการใหม่(เมื่อเทียบกับความน่าจะเป็นของวันใดที่มีอาการ) ได้รับการตรวจสอบ การข้อมูลที่มีอาการใหม่ที่กำหนดไว้สำหรับแต่ละบุคคลสำหรับแต่ละประเภทอาการรวมเฉพาะวันนั้นที่เกิดขึ้นตามวันที่มีอาการในประเภทที่ว่าแต่ละบุคคล นี่คือลักษณะที่มีประสิทธิภาพในการตรวจสอบรูปแบบที่มีความสัมพันธ์ต่อเนื่องเป็นลดลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อาการ ระยะเวลา และอุณหภูมิ

ไม่เชิงเส้นดินลมหอบเทคนิคการทำให้เรียบที่สามารถรองรับ และ nonmonotonic
ระหว่างรูปแบบเวลา ( หรืออุณหภูมิ ) และสุขภาพ
ผลเสนอความยืดหยุ่นตัว
การสร้างแบบจำลองเครื่องมือ ในดินลมหอบเรียบ
สังเกตแต่ละค่าจะถูกแทนที่ด้วยค่า
คุณค่าที่เกิดขึ้นจากการถดถอยแบบ
ค่าในละแวกที่ระบุ ( ช่วง )
รอบค่า ( 7 , 8 )น้ำหนักที่มากขึ้นเป็น
ให้สังเกตใกล้กลาง
ช่วงที่เลือก นี้คาดการณ์ค่า
เรียบประมาณของจุดข้อมูลและวิธีการซ้ำทั่ว
สังเกต ใน
ลักษณะนี้ มีรูปแบบของอาการทุกวัน

สังเกตุช่วงเวลาที่กำหนดและ ฟังก์ชันนี้สามารถเพิ่ม
กับรูปแบบเป็นตัวควบคุมตัวแปร เราเลือก
ช่วงตามเกณฑ์ข้อมูล
เคราะห์ ซึ่งยอดอคติและความแปรปรวน
ที่เกิดขึ้นโดยวิธีการปรับให้เรียบ ( 7 )
ช่วงที่เหมาะสมคือประมาณ 30% ของ
ข้อมูลหรือประมาณ 1 เดือนสำหรับแต่ละของการสิ้นสุด
จุด อย่างไรก็ตาม การพบโดยทั่วไปกระแส


เลือกช่วง สุดท้าย ผลของ PM10 ในโอกาสของอาการใหม่

( เป็นนอกคอกความน่าจะเป็นของวันด้วยอาการ )
ตรวจสอบ อาการใหม่ชุดข้อมูลสำหรับแต่ละบุคคลในแต่ละประเภทของอาการ

รวมเฉพาะวันที่ตามวัน
ไม่มีอาการในประเภทที่
แต่ละ นี้เป็นลักษณะที่มีประสิทธิภาพการตรวจสอบแบบจำลองที่ต่อเนื่อง

) จะลดลง