图书介绍
传染病时空聚集性探测与预测预警方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 李晓松，冯子健，殷菲等编著 著
- 出版社： 北京：高等教育出版社
- ISBN：9787040318517
- 出版时间：2014
- 标注页数：344页
- 文件大小：61MB
- 文件页数：356页
- 主题词：传染病－预防（卫生）
PDF下载
下载说明
传染病时空聚集性探测与预测预警方法PDF格式电子书版下载
下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！
（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）
注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具
图书目录
概论篇3
1．传染病数据3
1.1 传染病监测3
1.2 监测数据特征5
1.2.1 传染病数据在空间上的特征5
1.2.2 传染病数据在时间上的特征6
2．时空分析方法概述8
2.1 空间聚集性探测8
2.2 时间序列分析9
2.3 时空联合预警10
2.4 时空变异及其规律挖掘11
空间聚集性探测篇16
3．Knox方法16
3.1 概述16
3.2 基本原理16
3.2.1 Knox方法的基本形式16
3.2.2 时间、空间临界值的确定17
3.2.3 统计推断方法17
3.2.4 时空聚集强度的确定18
3.3 实例分析18
3.3.1 流行性乙型脑炎聚集性分析结果19
3.3.2 地区差异26
3.3.3 年龄差异30
3.3.4 地区差异与年龄差异之间的关联31
3.3.5 应用小结32
4．Rogerson空间模式监测35
4.1 概述35
4.2 基本原理35
4.2.1 Tango方法原理及其改进35
4.2.2 累积和方法原理及参数设置37
4.3 实例分析41
4.3.1 分析结果41
4.3.2 应用小结53
5．Turnbull方法57
5.1 概述57
5.2 基本原理57
5.3 实例分析58
5.3.1 发病概况58
5.3.2 流行病学特征58
5.3.3 空间聚集性分析61
5.3.4 应用小结64
6．Besag-Newell方法67
6.1 概述67
6.2 基本原理67
6.3 实例分析69
6.3.1 分析结果69
6.3.2 应用小结71
时间序列分析篇75
7．时间序列基本框架及概念75
8．ARIMA模型77
8.1 概述77
8.2 基本原理77
8.2.1 ARIMA模型78
8.2.2 季节效应的处理82
8.3 实例分析85
8.3.1 肺结核ARIMA建模85
8.3.2 猩红热X-11-ARIMA建模89
9．条件异方差模型94
9.1 概述94
9.2 基本原理94
9.2.1 异方差的判断94
9.2.2 ARCH模型95
9.2.3 GARCH模型96
9.2.4 GARCH模型的变体96
9.2.5 AR-GARCH模型97
9.3 实例分析98
10．马尔可夫模型103
10.1 概述103
10.2 基本原理103
10.2.1 马尔可夫链103
10.2.2 马尔可夫链模型105
10.3 实例分析107
10.3.1 方法和结果107
10.3.2 讨论109
11．隐马尔可夫模型112
11.1 概述112
11.2 基本原理112
11.2.1 基本概念113
11.2.2 HMMs的三个基本问题及算法113
11.2.3 贝叶斯HMMs119
11.3 实例分析120
11.3.1 贝叶斯估计120
11.3.2 贝叶斯隐马尔可夫建模123
11.3.3 应用小结133
12．Cyclical回归模型137
12.1 概述137
12.2 基本原理137
12.3 实例分析137
12.3.1 流感Cyclical回归137
12.3.2 应用小结139
13．神经网络141
13.1 概述141
13.2 基本原理142
13.2.1 BP神经网络142
13.2.2 小波神经网络143
13.3 实例分析147
13.3.1 梅毒发病率的预测147
13.3.2 肾综合征出血热发病率的预测149
13.3.3 应用小结151
14．模糊时间序列153
14.1 概述153
14.1.1 模糊集合理论起源及应用153
14.1.2 模糊时间序列基本概念153
14.2 基本原理154
14.2.1 模糊时间序列154
14.2.2 模糊时间序列建模155
14.3 实例分析155
14.3.1 肾综合征出血热模糊时间序列模型155
14.3.2 应用小结159
时空联合预警篇164
15．时空扫描统计量164
15.1 概述164
15.2 基本原理165
15.2.1 概率模型165
15.2.2 无效和备择假设168
15.2.3 扫描统计量的构建168
15.2.4 随机化检验169
15.2.5 检验效能169
15.2.6 次级聚集性区域169
15.2.7 扫描窗口形态的拓展170
15.3 实例分析173
15.3.1 分析结果173
15.3.2 应用小结220
16．WSARE227
16.1 概述227
16.2 基本原理227
16.2.1 基于历史数据的基线228
16.2.2 基于贝叶斯网络的基线228
16.2.3 选取最佳得分规则232
16.2.4 确定规则P值233
16.3 实例分析233
16.3.1 WSARE软件233
16.3.2 实例分析结果239
16.3.3 WSARE与时空扫描统计量联合预警251
时空变异及规律挖掘篇259
17．空间建模的基本问题259
17.1 空间数据的类型259
17.2 点数据的识别和建模259
17.3 格数据的识别和建模259
18．空间自相关分析261
18.1 概述261
18.2 基本原理261
18.2.1 空间权重矩阵261
18.2.2 空间自相关系数263
18.3 实例分析272
18.3.1 全局空间自相关分析273
18.3.2 局域空间自相关分析274
18.3.3 Moran散点图分析结果277
18.3.4 局域Gj分析结果279
19．空间自回归模型286
19.1 概述286
19.2 基本原理286
19.2.1 空间自回归基本模型286
19.2.2 空间自回归模型287
19.2.3 空间自相关检验及空间自回归模型选择288
19.3 空间自回归建模的局限性289
19.4 实例分析290
20．地理加权回归模型293
20.1 概述293
20.2 基本原理293
20.2.1 GWR的基本模型293
20.2.2 空间权函数的选择294
20.2.3 空间权函数带宽的优化294
20.3 实例分析295
20.3.1 探索性分析295
20.3.2 OLS建模295
20.3.3 GWR建模297
20.3.4 OLS与GWR模型的比较299
20.3.5 讨论300
21．贝叶斯时空模型302
21.1 概述302
21.2 基本原理302
21.2.1 贝叶斯统计的基本原理302
21.2.2 区域数据的贝叶斯空间模型303
21.2.3 区域数据的贝叶斯时空模型303
21.2.4 先验分布和超先验分布的选择304
21.2.5 空间权重矩阵的选择307
21.2.6 算法与模型诊断和评价307
21.3 实例分析310
21.3.1 布氏菌病贝叶斯时空建模310
21.3.2 疟疾贝叶斯时空建模315
22．多水平时空模型325
22.1 多水平模型的数据结构325
22.1.1 标准层次结构325
22.1.2 交叉分类结构326
22.1.3 多重成员结构326
22.2 多水平时空模型326
22.3 实例分析328