公共健康監(jiān)測(cè)通過(guò)收集慢性或傳染性疾病數(shù)據(jù)并監(jiān)測(cè)其發(fā)病率變化來(lái)改善公共衛(wèi)生狀況.這些數(shù)據(jù)都是包含地區(qū)信息按時(shí)間收集的,快速檢測(cè)出疫情發(fā)病率的變化并有效確認(rèn)疫情爆發(fā)地區(qū)對(duì)于改善公共衛(wèi)生至關(guān)重要.現(xiàn)有的研究大多只專注于監(jiān)測(cè)發(fā)病時(shí)間或發(fā)病地區(qū),模型假設(shè)也過(guò)于理想化,在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)不佳.針對(duì)這些問題,本文提出了一種基于最小角回歸的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制圖方法,該方法能夠同時(shí)監(jiān)測(cè)發(fā)病時(shí)間和判斷發(fā)病地區(qū),此外還能處理各種復(fù)雜的疫情發(fā)生形式.基于新墨西哥州男性甲狀腺癌數(shù)據(jù)的模擬結(jié)果表明,本文提出的方法能夠適用于多種復(fù)雜的疫情發(fā)生形式,同時(shí)在疫情監(jiān)測(cè)的有效性和疫情地區(qū)判斷的準(zhǔn)確性上均有良好的表現(xiàn).

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景與問題描述
    1.2 本文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制和EWMA控制圖
    2.1 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制
    2.2 EWMA控制圖
第三章 現(xiàn)有的時(shí)間空間監(jiān)測(cè)方法
    3.1 時(shí)間維度上的監(jiān)測(cè)方法
    3.2 空間維度上的監(jiān)測(cè)方法
        3.2.1 傳統(tǒng)的聚類掃描統(tǒng)計(jì)量
        3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)化聚類掃描統(tǒng)計(jì)量
第四章 健康問題中的時(shí)空監(jiān)測(cè)方法
    4.1 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制中的監(jiān)測(cè)方法
        4.1.1 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制中的多元監(jiān)測(cè)方法
        4.1.2 多元監(jiān)測(cè)方法在健康監(jiān)測(cè)問題中的推廣
    4.2 基于最小角回歸的時(shí)空監(jiān)測(cè)方法
        4.2.1 最小角回歸算法
        4.2.2 基于最小角的公共健康問題監(jiān)測(cè)
第五章 數(shù)值模擬
    5.1 模擬設(shè)計(jì)
        5.1.1 模擬數(shù)據(jù)與設(shè)計(jì)
        5.1.2 數(shù)據(jù)正態(tài)化
    5.2 模擬結(jié)果
        5.2.1 單聚類單地區(qū)模擬
        5.2.2 單聚類多地區(qū)模擬
        5.2.3 多聚類模擬
第六章 總結(jié)與展望
附錄
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3742397