传染病时空聚集性探测与预测预警方法
作者： 李晓松 冯子健 等
出版时间：2014-03-18
出版社：高等教育出版社
- 高等教育出版社
- 9787040318517
- 1
- 241569
- 平装
- 16开
- 2014-03-18
- 520
- 334
- 医学
- 公共卫生与预防医学
本书是在国家自然科学基金和国家卫生行业科研专项项目研究基础上完成的，收录了20余位博士和硕士研究生的研究成果。全书共分5篇22章。“概论篇”对传染病数据的数据特征、结构、来源及质量进行介绍，并对当前时空分析方法进行综述；“空间聚集性探测篇”“时间序列分析篇”“时空联合预警篇”“时空变异及规律挖掘篇”分别围绕传染病预测预警技术、时空变异及其影响因素分析和挖掘展开，具体统计学方法按概述、基本原理与实例分析三部分进行讨论，并配有相应分析软件的简要介绍。与为数不多的同类书相比，本书更加全面、系统、先进，具有较高的学术价值和实用价值。
主要读者对象：高等学校、科研机构从事传染病流行病学和卫生统计学研究和教学的人员，各级疾病预防控制中心从事传染病防控工作的专业人员。
前言
概论篇
1.传染病数据
1.1传染病监测
1.2监测数据特征
2.时空分析方法概述
2.1空间聚集性探测
2.2时间序列分析
2.3时空联合预警
2.4时空变异及其规律挖掘
空间聚集性探测篇
ox方法
3.1概述
3.2基本原理
3.3实例分析
gerson空间模式监测
4.1概述
4.2基本原理
4.3实例分析
rnbull方法
5.1概述
5.2基本原理
5.3实例分析
sagNewell方法
6.1概述
6.2基本原理
6.3实例分析
时间序列分析篇
7.时间序列基本框架及概念
IMA模型
8.1概述
8.2基本原理
8.3实例分析
9.条件异方差模型
9.1概述
9.2基本原理
9.3实例分析
10.马尔可夫模型
10.1概述
10.2基本原理
10.3实例分析
11.隐马尔可夫模型
11.1概述
11.2基本原理
11.3实例分析
clical回归模型
12.1概述
12.2基本原理
12.3实例分析
13.神经网络
13.1概述
13.2基本原理
13.3实例分析
14.模糊时间序列
14.1概述
14.2基本原理
14.3实例分析
时空联合预警篇
15.时空扫描统计量
15.1概述
15.2基本原理
15.3实例分析
ARE
16.1概述
16.2基本原理
16.3实例分析
时空变异及规律挖掘篇
17.空间建模的基本问题
17.1空间数据的类型
17.2点数据的识别和建模
17.3格数据的识别和建模
18.空间自相关分析
18.1概述
18.2基本原理
18.3实例分析
19.空间自回归模型
19.1概述
19.2基本原理
19.3空间自回归建模的局限性
19.4实例分析
20.地理加权回归模型
20.1概述
20.2基本原理
20.3实例分析
21.贝叶斯时空模型
21.1概述
21.2基本原理
21.3实例分析
22.多水平时空模型
22.1多水平模型的数据结构
22.2多水平时空模型
22.3实例分析
彩图
版权
