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目的:运用Logistic回归方法建模,分析张北县布鲁氏菌病(简称布病)影响因素,为进一步制定预防和干预措施提供科学依据.方法:采用从数据采集、数据处理、数据建模 和数据可视化的数据挖掘流程的方法,对调查问卷资料进行分析.结果:共调查2 633人,其中布病感染者426人,感染率为18.0%性别、年龄、职业、从业年限、羊存栏量、羊购买地和戴手 套情况差异有统计学意义(P<0.05).结论:为探讨布病影响因素之间的相互关系以及规律和规则提供一种新的方法和手段.

作者:郝丽萍;侯敏;傅宗;韩国义;李春梅;李晓光

来源:中国数字医学 2018 年 13卷 2期

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作者:
郝丽萍;侯敏;傅宗;韩国义;李春梅;李晓光
来源:
中国数字医学 2018 年 13卷 2期
标签:
布鲁氏菌病 数据挖掘 回归分析 brucellosis data mining regression analysis
目的:运用Logistic回归方法建模,分析张北县布鲁氏菌病(简称布病)影响因素,为进一步制定预防和干预措施提供科学依据.方法:采用从数据采集、数据处理、数据建模 和数据可视化的数据挖掘流程的方法,对调查问卷资料进行分析.结果:共调查2 633人,其中布病感染者426人,感染率为18.0%性别、年龄、职业、从业年限、羊存栏量、羊购买地和戴手 套情况差异有统计学意义(P<0.05).结论:为探讨布病影响因素之间的相互关系以及规律和规则提供一种新的方法和手段.