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目的 探索地理加权回归模型(GWR)在四川省血吸虫病空间分析中的适用性,为传染病的防控提供方法学参考.方法 以2001年四川省血吸虫病流行病调查数据为例,结合相关的社会经济学数据以及自然环境数据,采用GWR模型分析血吸虫病血检阳性率与社会经济学因素、自然环境的关系,并同经典的全局最小二乘法(OLS)进行比较.结果 影响血吸虫病血检阳性率空间分布的变量有:人口密度、降雨量和归一化差异植被指数(NDVI).比较两种模型的主要诊断指标,GWR模型的AIC、σ2、R2和校正R2全面优于OLS.结论 GWR模型较OLS能更加深刻地揭示传染病数据中的复杂空间关系,在传染病空间分析中具有一定的应用前景.

作者:肖雄;杨长虹;谭柯;何红燕;张韬;李晓松

来源:中国卫生统计 2013 年 30卷 6期

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作者:
肖雄;杨长虹;谭柯;何红燕;张韬;李晓松
来源:
中国卫生统计 2013 年 30卷 6期
标签:
地理加权回归模型 传染病空间分析 空间异质性 血吸虫病 Geographically weighted regression model Spatial analysis of infectious disease Spatial heterogeneity Schistosomiasis
目的 探索地理加权回归模型(GWR)在四川省血吸虫病空间分析中的适用性,为传染病的防控提供方法学参考.方法 以2001年四川省血吸虫病流行病调查数据为例,结合相关的社会经济学数据以及自然环境数据,采用GWR模型分析血吸虫病血检阳性率与社会经济学因素、自然环境的关系,并同经典的全局最小二乘法(OLS)进行比较.结果 影响血吸虫病血检阳性率空间分布的变量有:人口密度、降雨量和归一化差异植被指数(NDVI).比较两种模型的主要诊断指标,GWR模型的AIC、σ2、R2和校正R2全面优于OLS.结论 GWR模型较OLS能更加深刻地揭示传染病数据中的复杂空间关系,在传染病空间分析中具有一定的应用前景.