应用空间回归技术从全局和局部两水平上定量探讨影响广西流行性乙型脑炎发病的气象因素

目的探讨空间回归技术在筛选影响广西壮族自治区（简称广西）流行性乙型脑炎（简称乙脑）发病的气象因素中的价值，为广西乙脑的区域性生态预防提供科学依据。方法利用空间滞后模型（spatiallagmod—el，SLM）和地理加权回归分析（geographicalweightedregression，GWR）从全局和局部2个水平上探讨广西乙脑发病率与气象因素间的量化关系。结果空间滞后模型拟合结果表明：AIC=18．69、R^2=0．64、模型残差独立。GWR拟合结果表明：AIC=14．99、R^2=0．62、模型残差独立；气象因素对乙脑发病的影响效应具有空间变异性，不同地区的地理加权回归系数β和拟合优度R^2不同。结论空间回归技术在探讨具有空间自相关性和异质性的疾病数据的影响因素时，较经典回归分析效果好。广西年均相对湿度、年均日照、年均气压是影响乙脑发病的主要气象因素，且具有空间变异性。     

空间误差模型在碘缺乏病资料分析中的应用

目的 探讨尿碘水平与碘盐含量直线回归的误差项是否具有空间自相关性。方法 利用Moran I似验，似然比检验，Mald检验，拉格朗日检验四种方法检验误差项的空间相关性，并将直线回归与空间误差模型应用到碘缺乏病。结果 直线回归的误差项具有空间自相关性。结论 尿碘变异14．51％由盐碘所引起，11．35％由空间误差的自相关性所解释。     

SARIMA模型与残差自回归模型在甲肝发病率预测中的应用及比较

目的比较季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型及残差自回归模型在甲肝发病率预测中的应用效果。方法根据四川省2004年1月~2009年6月的甲肝月发病率资料,分别拟合SARIMA模型和残差自回归模型,比较两种模型的拟合及预测效果。结果 SARIMA模型的AIC值和BIC值分别为64.98和59.07,残差自回归模型的AIC值和BIC值分别为110.01和103.44;SARIMA模型的拟合值与实际值的MAPE、MAE及MSE分别为0.0349、0.0835及0.0016,残差自回归模型的SARIMA的拟合值与实际值的MAPE、MAE及MSE分别为0.0557、0.1392及0.0050。结论 SARIMA模型的拟合与预测效果优于残差自回归模型。     

一种空间负二项回归模型及其应用

目的研究用于具有空间相关性资料的一种新的统计分析方法:空间负二项回归。方法构建空间负二项回归模型,利用蒙特卡罗最大似然法进行模型参数估计,并采用钉螺实例,比较常规负二项回归与空间负二项回归的模型拟合与参数估计效果。结果实例分析表明,当资料存在空间相关性时,空间负二项回归可以有效地提高数据拟合精度,改善参数估计。结论空间负二项回归是一种可以用于分析具有空间相关性计数型反应变量的广义线性模型。     

残差自回归模型和Holt双参数指数平滑模型在“一带一路”沿线部分国家婴儿死亡率预测中的应用及比较

  目的  探讨残差自回归模型和Holt双参数指数平滑模型在"一带一路"沿线部分国家（中国-中南半岛经济走廊沿线）婴儿死亡率预测中的应用。  方法  利用越南、老挝、柬埔寨、缅甸、泰国、新加坡、马来西亚和中国1978-2013年婴儿死亡率时间序列数据作为训练集建立残差自回归模型、Holt双参数指数模型，以2014-2016年婴儿死亡率作为验证集验证模型，并比较拟合及预测效果。  结果  在各国婴儿死亡率预测模型拟合中，残差自回归模型各赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）评价指标均优于Holt双参数指数模型。预测方面两模型均显示出较高的预测精度，残差自回归预测模型大部分指标（绝对误差和相对误差）小于Holt双参数指数模型。其中老挝、缅甸、柬埔寨三个国家残差自回归模型对不同年份的婴儿死亡率（infant mortality rate，IMR）预测效果均优于Holt双参数指数模型。  结论  残差自回归模型和Holt双参数指数模型在"一带一路"沿线部分国家婴儿死亡率预测中表现均较好。残差自回归模型的拟合效果更优，残差自回归模型对婴儿死亡率的预测效果在大多数国家大多数年份优于Holt双参数指数模型。     

SARIMA模型用于新疆乙肝发病率预测的探讨

摘要:目的　探讨SARIMA模型用于新疆乙肝月发病率预测的可行性,为制定防控策略提供科学参考。方法　采用带有季节性的自回归移动平均模型（SARIMA）,分析将其用于新疆乙肝发病率预测的可行性,对模型进行参数估计及残差检验,根据AIC及BIC准则确定最适合的SARIMA模型,讨论该模型的拟合及预测效果。结果　SARIMA（1,1,2）（0,1,0）12模型很好地拟合了新疆乙肝月发病率变化规律,模型预测值与实际值间的相对误差及均方误差较小。结论　SARIMA（1,1,2）（0,1,0）12模型能够较好地用于新疆乙肝月发病率预测,可为新疆的乙肝防控提供科学参考。     

空间分析中空间自相关性的诊断

目的 大部分流行病学资料具有空间属性,即空间相关性和空间异质性,本研究拟从空间自相关统计量、变异函数图、空间自回归模型等3方面探讨具有空间属性资料的空间自相关性分析方法.方法 分别阐述空间自相关统计量、变异函数图和空间自回归模型的原理和计算方法,对其各自的特点进行比较,并以2009年广东省手足口病的发病为例阐述软件实现的过程以及对参数和统计量的解释.结果 基于广义Pearson相关系数的空间自相关统计量可以定量地分析疾病在空间上的聚集状态以及相关程度;变异函数可以对疾病发生的空间变异进行分解,并解释由空间自相关部分引起的变异大小;空间自回归模型则可以扣除间间自相关性的影响后分析影响因素的作用大小.结论 空间自相关统计量、变异函数图、空间自回归模型是定性和定量地分析空间自相关性的方法,三者结合可以很充分地分析疾病的空间自相关性.     

利用空间自回归模型分析儿童尿碘的变异

目的　探讨碘缺乏病监测资料儿童尿碘的空间自相关性及变异情况 ,为地方病的防治提供科学的依据 ,为疾病空间数据的分析提供统计学方法上的参考。方法　资料来源于四川省 95、97、99年碘缺乏病监测资料 ,以尿碘水平为应变量 ,盐碘水平与海拔为自变量分别对三年的资料拟合直线回归与空间自回归模型。结果　三年儿童尿碘总变异中 ,由盐碘、海拔及空间自相关三者所解释的变异占总变异的 6 9 8%、32 8%、4 3 9% ;扣除海拔后 ,由其它空间变异所解释的变异分别为 5 7 6 %、2 1 4 %、18 8%。尿碘水平与盐碘水平呈现正相关 ,与海拔呈现负相关。结论　儿童尿碘水平在地理空间上具有一定的聚集性 ,儿童尿碘水平的个体水平差异正在逐渐减少 ,儿童碘营养状况得到较好改善 ,碘缺乏防治效果明显     

ARIMA-MLP与ARIMA-RBF模型在流行性腮腺炎发病预测中的应用

目的 探索流行性腮腺炎月发病数的最佳预测模型,为流腮发病的预测和预警提供理论依据.方法 使用SPSS18.0软件,分别采用单纯自回归移动平均模型(ARIMA模型)、自回归移动平均-多层感知器神经网络模型(ARIMA-MLP组合模型)及自回归移动平均-径向基函数神经网络模型(ARIMA-RBF组合模型)对陕西省2009-2014年流腮月发病数进行拟合,找出最佳预测模型.结果 单纯ARIMA模型拟合优度R2值为0.831,平均绝对误差(MAE)值为267.49;ARIMA-MLP组合模型的R2值为0.881,MAE值为208.01;ARIMA-RBF组合模型的R2值为0.898,MAE值为205.82.结论 ARIMA-RBF组合模型对陕西省流腮月发病数预测效果最佳,可以为流腮发病的预测、预警提供理论依据.     

空间聚集性数据的空间模式回归研究——以四川手足口病为例

目的探索引入数据中的空间模式能否改善普通线性回归在具有聚集性的空间数据集中的应用效果。方法以探索气象因素对2014年手足口病高发月份发病率的影响为例,利用联合MCS-P统计量的扫描统计量识别空间数据集中的聚集性区域,在传统回归模型中纳入以聚集性区域建立的分类变量进行空间模式回归,比较空间模式回归与传统回归的结果。结果初步校正协变量后,发现数据集中存在六个手足口病发病的聚集性区域。空间模式回归模型的拟合优度较传统的回归模型提升了46.9%,参数估计的标准误明显缩小,此外还成功识别了传统回归模型忽略掉的日照时间的效应。结论空间模式回归模型较传统的回归模型具有更强的统计学检验效能,参数估计更加稳定。     

浙江省2015-2020年基于空间面板模型的卒中死亡空间自相关及相关因素研究

目的探讨2015-2020年浙江省卒中死亡的空间自相关分布及其宏观影响因素, 为制定卒中防控策略提供科学依据。方法从浙江省慢性病监测信息管理系统获取卒中死亡数据, 通过绘制地图、空间自相关分析探索卒中死亡的空间分布特征, 采用空间面板模型分析卒中死亡与社会经济、卫生保健因素的相关性。结果 2015-2020年浙江省卒中平均标化死亡率为68.38/10万, 在空间分布上呈东部地区高于西部, 南部地区高于北部的趋势, 具有空间正相关性(Moran’’sI值为0.274～0.390, P<0.001)。卒中标化死亡率与人均国内生产总值(GDP)(β=-0.370, P<0.001)、人均医疗卫生财政支出(β=-0.116, P=0.021)、每千人口床位数(β=-0.161, P=0.030)呈负相关。缺血性卒中标化死亡率与人均GDP(β=-0.310, P=0.002)和高血压规范管理率(β=-0.462, P=0.011)呈负相关, 出血性卒中标化死亡率与人均GDP(β=-0.481, P<0.001)、人均医疗卫生财政支出(β=-0.184, P=0.001)、每千人...     

2019年青海省牧业区棘球蚴病时空分布特征

目的:分析青海省牧业区棘球蚴病空间分布特征及相关因素,为有效防控棘球蚴病提供参考。方法:收集2019年青海省牧业区棘球蚴病监测点数据,采用ArcGIS 10.8软件绘制棘球蚴病例分布地图进行可视化分析和空间自相关分析;采用SaTScan 9.5软件进行空间扫描和棘球蚴病例的聚集性分析;采用GeoDa 1.14软件和Ar...     

基于灰色模型和空间聚类的全国7岁以下儿童保健管理率分析及预测

目的探索影响7岁以下儿童保健管理率的因素。方法收集1997-2010年全国7岁以下儿童保健管理率指标,2010年大陆地区31个省、自治区、直辖市的7岁以下儿童保健管理率、城市及农村居民可支配收入、消费性支出、保健费等指标。运用灰色模型对中国7岁以下儿童保健管理率进行拟合,并使用此模型进行外推预测;运用空间聚类来分析地区间差异;利用岭回归探索2010年大陆地区31个省、自治区、直辖市的7岁以下儿童保健管理率和城市及农村居民可支配收入、消费性支出和保健费等指标间的相关关系。结果灰色模型预测精度大于96%,模型基本适合。各地区7岁以下儿童的保健管理率差别较大,保健管理率和社会经济指标间呈现中等程度的相关,相关系数在0.49左右。结论灰色模型可较好地模拟儿童保健管理率变动趋势并进行预测,儿童保健管理率和社会经济指标间存在一定的生态学相关关系。     

乙脑空间分布异质性和相关性的多水平MMMC模型分析

目的乙脑空间分布存在地区差异和聚集性,传统统计模型处理这类数据存在缺陷,探讨多水平MMMC模型应用的可行性,为复杂空间数据建模提供方法学参考。方法对2004～2007年31个省(自治区、直辖市)乙脑分布数据分别采用传统统计模型、多水平模型、多水平MMMC模型分析,比较模型拟合结果。结果多水平MMMC模型的拟合效果最好,分离的区域效应和近邻效应均有统计学意义(P0.05),水稻种植面积比例、生猪出栏数、农村人口比例对乙脑地区分布有影响(P0.05)。结论多水平MMMC模型可以分离和比较疾病空间分布的区域效应和近邻效应,探索疾病分布地区差异和聚集性原因。     

基于空间数据分析技术的重庆市丙型肝炎发病研究

目的 探讨重庆市丙型肝炎(丙肝)发病的空间分布模式及其影响因素。方法 收集重庆市2010年1月至2014年12月38个区/县的丙肝监测数据,应用GeoDa 1.6.7软件对其分别进行空间自相关分析和空间回归分析。结果 2010-2014年重庆市丙肝报告发病率介于7.3/10万～13.6/10万之间,年均报告发病率10.3/10万。全局Moran''s I分别为0.478、0.503、0.529、0.438和0.406,P值均 <0.05;局域自相关分析得出,2010年重庆市丙肝发病有6个热点区域,2011年有4个热点区域,2012年有7个热点区域,2013年有5个热点区域,2014年有6个热点区域。空间回归分析显示,重庆市丙肝报告发病率与城镇化率(Z=2.126,P=0.033)有关。结论 2010-2014年重庆市丙肝发病整体上呈高度聚集性分布模式。发病热点区域主要分布在经济较发达的都市功能核心区和拓展区,发病冷点区域主要分布在经济欠发达的渝东南生态保护区。城镇化率在空间层面上对丙肝发病具有一定程度的正向影响作用。     

北京市2003年SARS疫情的多维分布及其影响因素分析

目的采用多维可视化分析研究北京市2003年严重急性呼吸综合征(SARS)疫情的扩散过程。方法以北京市SARS疫情数据,结合北京市地理信息系统,基于数据驱动和模型驱动的理论和技术,利用热点分析、空间过程分析和因子识别等数据探索分析方法,根据传染病的多维传播特性,同时利用遗传规划和模拟退火相结合的算法对易感-感染-移出(SIR)模型求解,从模型直接求取SARS流行病学参数。结果SARS密切接触者在城市内部呈现出大尺度上沿交通线聚集和在小尺度上随机分布态势;在不同发展阶段,北京市SARS发病趋势存在显著的空间聚集和扩散变化特征;地理位置、人口以及医院和医生数量是SARS空间传播的重要影响因子;通过对SIR模型直接求解,反演传染病参数,对SARS确诊病例数可进行早期预报性分析。结论对SARS密切接触者的集聚探测揭示了北京市人群存在两个空间尺度上的流动接触过程,为人-人接触性传染病的预防和控制策略制定提供重要依据;多个环境和人文因子对SARS传播起作用,其统计显著性随时间变化;有效的算法可以对SIR直接求解,使其可以用于传染病参数反演和早期预测。     

Geographic analysis of shigellosis in Vietnam

Geographic and ecological analysis may provide investigators useful ecological information for the control of shigellosis. This paper provides distribution of individual Shigella species in space, and ecological covariates for shigellosis in Nha Trang, Vietnam. Data on shigellosis in neighborhoods were used to identify ecological covariates. A Bayesian hierarchical model was used to obtain joint posterior distribution of model parameters and to construct smoothed risk maps for shigellosis. Neighborhoods with a high proportion of worshippers of traditional religion, close proximity to hospital, or close proximity to the river had increased risk for shigellosis. The ecological covariates associated with Shigella flexneri differed from the covariates for Shigella sonnei. In contrast the spatial distribution of the two species was similar. The disease maps can help identify high-risk areas of shigellosis that can be targeted for interventions. This approach may be useful for the selection of populations and the analysis of vaccine trials.     

甘肃省2012年手足口病空间聚集性研究

目的 探讨甘肃省2012年手足口病例的空间分布特征及空间聚集性.方法 采用空间自相关和空间扫描方法对2012年甘肃省手足口病监测的县(市、区)级层面数据进行空间统计分析. 结果 全局自相关发现2012年甘肃省手足口病发病呈显著的聚集性分布,局部自相关分析的发病“热点”区域为嘉峪关市、玉门市、敦煌市、金塔县、肃州区、城关区、安宁区、西固区和皋兰县;通过空间扫描统计得到4个有统计学意义的手足口病高发病率聚集区域. 结论 2012年甘肃省手足口病发病存在明显的空间聚集性,经空间自相关和空间扫描可较好分析出高发重点区域.     

广东省2005-2017年胎传梅毒时空分布特征及相关因素空间面板数据分析

目的 探讨广东省胎传梅毒发病的时空分布特征及宏观相关因素,为各地区的预防策略提供依据。方法 收集2005-2017年广东省梅毒发病监测数据及相关统计数据,描述胎传梅毒在广东省的时空分布情况,同时构建发病率及相关因素的空间面板数据模型以进行相关因素分析。结果 2005-2017年广东省共报告胎传梅毒病例13 361例。胎传梅毒发病人数从2005年开始逐年上升,至2011年到达最高峰后,呈现缓慢下降趋势,其高发月份集中于8-12月。高发地区主要集中在珠三角地区。空间面板数据模型拟合结果显示,胎传梅毒发病具有空间自相关性（P<0.001）,且与女性一期、二期梅毒发病率（β=0.822,P<0.001）、人均地区生产总值（β=3.511,P<0.001）、净迁移率（β=0.215,P=0.047）以及产妇系统管理率（β=0.017,P=0.021）呈正相关;与户籍人口密度（β=-1.167,P<0.001）、产前检查率（β=-0.038,P=0.031）呈负相关。结论 2005-2017年广东省胎传梅毒发病具有季节性与空间聚集性。经济发达、净迁移率较高的地区胎传梅毒发病风险较高,需重点防治。控制女性一期、二期梅毒发病率,提高孕产妇产前检查率,有利于胎传梅毒的预防。