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¿Cómo explica el modelo BYM la dependencia espacial?<end_of_turn>
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Le modèle BYM (Besag, York et Mollié) est largement utilisé en épidémiologie spatiale pour tenir compte de la dépendance spatiale dans la cartographie des maladies. Il est particulièrement efficace pour modéliser la distribution spatiale de l’incidence et du risque de maladie. Pour ce faire, le modèle intègre deux éléments clés : un effet aléatoire structuré spatialement et un effet aléatoire non structuré. Voici comment ces composants contribuent à prendre en compte la dépendance spatiale :

Effet aléatoire structuré spatialement : ce composant du modèle BYM capture la corrélation spatiale dans les données. Il est souvent mis en œuvre à l’aide d’un modèle autorégressif conditionnel (CAR). Dans un modèle CAR, la valeur de l'effet aléatoire à un emplacement spécifique (comme une région ou un district) est modélisée comme dépendant des valeurs de ses emplacements voisins. Cette structure de dépendance permet au modèle de capturer l’autocorrélation spatiale, ce qui signifie que les zones géographiquement proches sont susceptibles d’avoir des valeurs similaires de l’effet aléatoire (et donc des risques de maladie similaires).

Effet aléatoire non structuré : cette composante tient compte de la surdispersion et de l'hétérogénéité qui ne peuvent pas être expliquées par la structure spatiale. Il représente une variation aléatoire entre les zones qui n'est pas due à la proximité spatiale. Ceci est modélisé comme un effet aléatoire indépendant et identiquement distribué (i.i.d.).

En combinant ces deux composantes, le modèle BYM peut faire la distinction entre une variation spatialement structurée (qui pourrait être due à des facteurs environnementaux ou sociaux sous-jacents ayant un modèle spatial) et une variation non structurée (qui pourrait être due à des fluctuations aléatoires ou à d'autres facteurs non spatiaux). .

En résumé, la capacité du modèle BYM à prendre en compte la dépendance spatiale réside dans sa double approche consistant à incorporer des effets aléatoires spatialement structurés et non structurés, ce qui en fait un outil puissant pour comprendre et prédire les modèles spatiaux d’incidence des maladies et d’autres phénomènes spatialement dépendants.<end_of_turn><eos>