R语言在大气污染数据分析中的应用

R语言在大气污染数据分析中有广泛的应用。通过使用R语言中的时间序列分析方法，可以将随时间变化的污染物暴露数据与事件发生数据联系起来，分析其与健康结局之间的关系。在空气污染健康效应研究中，常用的分析方法包括泊松回归模型、广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）。

R语言中的mgcv包、splines包和tsModel包提供了丰富的函数和工具，可以进行时间序列分析。通过这些包，可以建立数学模型来描述污染物浓度变化与健康结局指标之间的关系，并进行参数估计和曲线拟合。

除了时间序列分析，R语言还可以用于数据的预处理、可视化和统计推断等方面。通过使用R语言中的各种功能和包，可以对大气污染数据进行数据清洗、数据处理和数据可视化，以深入了解数据的特征和趋势，并进行统计推断和模型建立。