疾病空间分布状态的负二项分布概率生成模型的讨论

在疾病分析中,疾病空间分布状态是描述疾病空间分布的特征量。通常用概率模型来表征疾病空间分布状态,其中,负二项分布概率模型是描述疾病空间聚集性的常用模型〔1,2〕。但是,通常的建模方法是根据疾病的空间分布资料拟合负二项分布概率模型,并根据拟合优度确定疾病空间分布状态是否符合负二项分布,然后再用负二项分布的有关参数解释疾病空间分布特征。这种建模方法不符合疾病空间分布模型的建模原则,也不利于模型流行病学含义的解释。正确的建模方法是:必须根据疾病的流行病学特征提出假设,在所提出的假设下,建立疾病空间分布模型,再用所建…     

疾病暴发流行过程的数学模拟及其应用的研究

分析了疾病暴发流行过程的特点，从理论上探讨了疾病暴发流行过程的寿命周期曲线及生长曲线，论证了寿命周期曲线的关系及其特点。通过大量模拟计算找到了适于描述疾病暴发流行过程的生长曲线的具体解析式费尔哈斯（Ｖｅｒｈｕｌｓｔ）模型，用此模型导出了疾病暴发流行的寿命周期曲线表达式。     

疾病预测预报跟踪信号

疾病预测预报跟踪信号平邑县卫生防疫站山东医科大学公共卫生学院马希兰陈宪亮薛付忠在疾病预测预报中，任何预测方法都难免有误差。但是，一个有效的预测模型应当是无偏的，即误差的均值为零。为了根据预测结果与疾病实际发展状况之间的偏差（误差）对预测模型的有效性作...     

用三维自回归趋势面模型预测HFRS的时空动态趋势

目的：探讨三维自回归真挚段模型技术在ＨＦＲＳ时,室动态分析的应用价值。方法：在二维自回归趋势面模型基础,通过加入时间变量ｔ,构造三维自回归趋势面模型。结果;获得三维自回归地热面模型及其建模方法。结论：该模型不仅可分为ＨＦＲＳ的空间趋势,而且可预测其空间趋势的时间变化特征。     

用三维自回归趋势面模型预测HFRS的时空动态趋势

目的探讨三维自回归趋势面模型技术在HFRS时-空动态分析预测中的应用价值。方法在二维自回归趋势面模型基础,通过加入时间变量t,构造三维自回归趋势面模型,结果获得三维自回归趋势面模型及其建模方法。结论该模型不仅可分析HFRS的空间趋势,而且可预测其空间趋势的时间变化特征。     

线性回归预测模型有效超前期的确定方法

线性回归预测模型是应用线性回归技术,根据历史数据建立回归方程,用此回归方程进行超前预测。然而,建立了一个线性回归模型能否用其做无限期的超前预测呢？显然,一个预测模型的预测精度随着超前期的增加而逐渐降低,即预测误差越来越大。当外推至某一期时,预测误差之...     

线性回归预测模型有效超前期的确定方法

线性回归预测模型是应用线性回归技术,根据历史数据建立回归方程．用此回归方程进行超前预测。然而,建立了一个线性回归模型能否用其做无限期的超前预测呢？显然,一个预测模型的预测精度随着超前期的增加而逐渐降低,即预测误差越来越大。当外推至某一期时,预测误差之大,使该模型继续作外报预测几乎不再有什么实际意义。此时的预测超前期的长度我们称之为有效超前期。下面讨论线性回归预测模型有效超前期的一种确定方法。且确定方法对于一元线性回归预测模型此模型参数的最小二乘估计为：未来视察值如果将来在第k＋1期时,实际观察值超…     

疾病空间分布的变异函数模型及其应用

目的探讨变异函数模型技术在疾病空间分布状态分析中的应用价值。方法在疾病空间相关-自相关假设下,定义疾病空间化变量,提出疾病空间化变量的二阶平稳性假设,构造疾病空间分布的变异函数模型,并定义变异函数模型参数的流行病学含义。结果获得疾病空间分布变异函数模型及其流行病学含义。结论该模型可以准确刻画疾病空间分布特点,并解释疾病的地理流行病学机制。