論文の概要: EPA Particulate Matter Data -- Analyses using Local Control Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05461v3
• Date: Tue, 20 Dec 2022 03:31:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 11:07:19.151041
• Title: EPA Particulate Matter Data -- Analyses using Local Control Strategy
• Title（参考訳）: EPA 粒子状物質データ ローカル制御戦略を用いた分析
• Authors: Robert L. Obenchain and S. Stanley Young
• Abstract要約: 我々は,2016年の米国環境疫学データに対するNU Learningアプローチの活用について述べる。 比較的高い空気中の生体生成粒子状物質を持つ地域は、比較的高い循環および/または呼吸死亡率を持つと予想されていますか?」と分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Statistical Learning methodology for analysis of large collections of cross-sectional observational data can be most effective when the approach used is both Nonparametric and Unsupervised. We illustrate use of our NU Learning approach on 2016 US environmental epidemiology data that we have made freely available. We encourage other researchers to download these data, apply whatever methodology they wish, and contribute to development of a broad-based ``consensus view'' of potential effects of Secondary Organic Aerosols (volatile organic compounds of predominantly biogenic or anthropogenic origin) within PM2.5 particulate matter on circulatory and/or respiratory mortality. Our analyses here focus on the question: ``Are regions with relatively high air-borne biogenic particulate matter also expected to have relatively high circulatory and/or respiratory mortality?''
• Abstract（参考訳）: 横断観測データの大規模な収集を統計的に解析する手法は, 提案手法が非パラメトリックかつ教師なしである場合に有効である。 我々は,2016年の米国環境疫学データに対して,自由に利用可能なnu学習手法を応用した。 PM2.5粒子状物質中の二次有機エアロゾル(主に生物起源または人為起源の揮発性有機化合物)の循環および/または呼吸死に対する潜在的影響について、他の研究者がこれらのデータをダウンロードし、必要な方法論を適用することを奨励する。 本研究は,「空気中生起性粒子状物質が比較的高い地域は,比較的循環性および/または呼吸性死亡率が高いと期待されているか?」という問いに焦点をあてた。

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