【摘要】：目的:(1)對(duì)九江市星子縣血吸蟲(chóng)病人群感染率變化情況以及利用不同時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)星子縣血吸蟲(chóng)病人群感染率變化趨勢(shì),為后續(xù)制定新的血吸蟲(chóng)病防治策略提供幫助。(2)通過(guò)星子縣血吸蟲(chóng)病人群相關(guān)因素變化進(jìn)行研究分析,為血吸蟲(chóng)病防治資源的合理分配以及防治策略的合適性提供參考。方法:(1)收集星子縣2005-2014年年度監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),采用趨勢(shì)卡方等統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析人群感染率數(shù)據(jù)變化情況。(2)運(yùn)用五種不同時(shí)間序列模型,預(yù)測(cè)血吸蟲(chóng)病星子縣人群感染率變化趨勢(shì)。(3)運(yùn)用單因素卡方分析以及Logistic回歸模型,對(duì)2005年和2008年這兩年的星子縣血吸蟲(chóng)病人群相關(guān)因素變化情況進(jìn)行分析。結(jié)果:(1)星子縣人群血吸蟲(chóng)病感染率由2005年的14.68%降至2014年的0.41%。感染率由2005年(14.68%)一直到2009年(0.44%)都是呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì),但到了2010年(1.38%)和2011年(0.97%),血吸蟲(chóng)病感染率有所反彈,然后又開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。(2)在本研究數(shù)據(jù)中簡(jiǎn)單移動(dòng)移動(dòng)平均模型(n=2)的擬合效果最優(yōu),而二次移動(dòng)平均模型的擬合效果最差。Holt指數(shù)平滑模型、簡(jiǎn)單移動(dòng)平均模型(n=2)(n=3)、加權(quán)移動(dòng)平均模型、二次移動(dòng)平均模型2015年預(yù)測(cè)值分別為0.32%,0.29%.0.29%,0.31%,-0.23%,較2015年血吸蟲(chóng)病感染率0.13%,簡(jiǎn)單移動(dòng)平均模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差距最小,而二次移動(dòng)平均模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差距最大。(3)單因素卡方顯示,星子縣2005年的不同性別、職業(yè)、學(xué)歷中人群血吸蟲(chóng)病感染率有差異,2008年僅不同職業(yè)中人群血吸蟲(chóng)病感染率有差異;Logistic回歸模型顯示,2005年的男性和漁民為血吸蟲(chóng)病人群危險(xiǎn)因素,2008年漁民為人群血吸蟲(chóng)病危險(xiǎn)因素,其中2005年和2008年都顯示職業(yè)中漁民為血吸蟲(chóng)病危險(xiǎn)因素。結(jié)論:以預(yù)防傳染源為主的血吸蟲(chóng)病綜合預(yù)防措施在星子縣實(shí)施以來(lái),對(duì)血吸蟲(chóng)的防治有顯著的效果,盡管某些年份血吸蟲(chóng)病有所波動(dòng),但總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),因此在今后的血防工作中需要繼續(xù)堅(jiān)持綜合防治措施來(lái)預(yù)防血吸蟲(chóng)病;本研究的五種時(shí)間序列模型中,根據(jù)本文數(shù)據(jù),簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法(n=2)是較好的預(yù)測(cè)模型;星子縣2005年和2008年數(shù)據(jù)資料都顯示職業(yè)中漁民為血吸蟲(chóng)病危險(xiǎn)因素,所以在今后血防工作中漁民的仍然是需要重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象。
【圖文】：

圖 3.1 2005-2014 年星子縣人群血吸蟲(chóng)病感染率變化時(shí)間序列分析預(yù)測(cè) 2014 年后星子縣人群血吸蟲(chóng)病感染間序列分析的 R 語(yǔ)言代碼如下：etwd("C:/Users/xgl/Desktop/data")chi <- read.csv("schidata.csv")schi <- ts(schi , start=2005)ibrary("TTR")ibrary("forecast")tschi <- holt(tschi,alpha=0.5,beta=0.5)m2 <- SMA(tschi,n=2)MA2 <- ts(sm2, start=2006)

15最后得出的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的圖形與整理得出表格分別見(jiàn)圖 3.2 和表 3.4。我們可以從圖3.2看出除了二次移動(dòng)平均法外的另外4種不同時(shí)間序列分析模型得出圖形與實(shí)際的圖形趨勢(shì)很接近，呈現(xiàn)一種下降的趨勢(shì)， 而二次移動(dòng)平均模型由于初始的預(yù)測(cè)值在 2010 年，而在 2010 年血吸蟲(chóng)病感染率有所反彈，導(dǎo)致了二次移動(dòng)平均模型算出的預(yù)測(cè)值先反彈然后開(kāi)始下降；從圖形可以看出步長(zhǎng)分別等于 2 和 3 的簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法相對(duì)比較平滑與真實(shí)值的曲線(xiàn)較為接近，同樣加權(quán)移動(dòng)平均模型算出的預(yù)測(cè)值曲線(xiàn)與真實(shí)值的曲線(xiàn)較為一致，而二次移動(dòng)平均模型與簡(jiǎn)單移動(dòng)平均模型和加權(quán)移動(dòng)平均模型相比，，前段與真實(shí)值曲線(xiàn)的擬合程度較差，直到最后與實(shí)際曲線(xiàn)逐漸趨于一致；最后的一個(gè)時(shí)間序列 Holt指數(shù)平滑法模型算出的預(yù)測(cè)值波動(dòng)性較大。如表 3.4 所示
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：R532.21

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本文編號(hào)：2676149